【摘 要】
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针对网络流量具有多分形特点,传统的网络流量预测模型存在无法有效提取流量在不同时间尺度下的不同特性缺陷,提出一种基于Prophet模型融合粗细粒度特征提取的网络流量预测模型。首先利用Prophet模型将网络流量序列分解成非线性项及附加项;然后对这两项分别建立Prophet模型、卷积神经网络(CNN)和基于注意力机制(Attention)的长短期记忆网络(LSTM)模型进行预测;最后将各部分的预测结果
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京理工大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61931004),国家自然科学基金项目(61801073)。
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针对网络流量具有多分形特点,传统的网络流量预测模型存在无法有效提取流量在不同时间尺度下的不同特性缺陷,提出一种基于Prophet模型融合粗细粒度特征提取的网络流量预测模型。首先利用Prophet模型将网络流量序列分解成非线性项及附加项;然后对这两项分别建立Prophet模型、卷积神经网络(CNN)和基于注意力机制(Attention)的长短期记忆网络(LSTM)模型进行预测;最后将各部分的预测结果集合得到网络流量最终的预测结果。相比于传统的LSTM模型,所提出的模型在平均绝对百分比误差(MAPE)和
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