【摘 要】
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为解决轮询系统性能参数计算复杂的问题,提出一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的轮询系统性能预测方法.通过对已有实验数据进行建模和分析,构建LSTM模型
【机 构】
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云南大学信息学院,云南省教育厅教学仪器装备中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61461054,61461053).
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为解决轮询系统性能参数计算复杂的问题,提出一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的轮询系统性能预测方法.通过对已有实验数据进行建模和分析,构建LSTM模型,预测不同信息分组到达率下的轮询系统性能.首先对实验数据进行处理,以不同信息分组到达率下的平均排队队长构成一个序列;然后建立包括输入层、隐藏层、全连接层和输出层的LSTM网络来执行预测;最后采用循环将网络的输出重新输入,以此来预测未知到达率下的平均排队队长.实验结果显示预测值曲线与真实值曲线表现出了相同的趋势,表
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