【摘 要】
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针对传统单一特征模型难以充分提取时间特征导致的模型预测准确率低的问题,研究在深度学习的基础上,提出一种基于注意力机制的动态小波变换网络(DWNN)预测模型.通过结合DWNN模块与双向LSTM编解码器,并通过注意力机制对上下文信息进行加权和存储,提取得到相关有用信息,实现了对短时交通流量参数的预测.最后,通过在PEMS数据集上仿真测试,验证了本研究提出方法的有效性.结果 表明,本研究基于注意力机制的DWNN预测模型可准确预测短时交通流量,相较于标准DWNN模型,本研究模型预测结果与实际值更接近,且在RMSE
【机 构】
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山东电子职业技术学院,济南250200
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针对传统单一特征模型难以充分提取时间特征导致的模型预测准确率低的问题,研究在深度学习的基础上,提出一种基于注意力机制的动态小波变换网络(DWNN)预测模型.通过结合DWNN模块与双向LSTM编解码器,并通过注意力机制对上下文信息进行加权和存储,提取得到相关有用信息,实现了对短时交通流量参数的预测.最后,通过在PEMS数据集上仿真测试,验证了本研究提出方法的有效性.结果 表明,本研究基于注意力机制的DWNN预测模型可准确预测短时交通流量,相较于标准DWNN模型,本研究模型预测结果与实际值更接近,且在RMSE、MAE、MAPE三项指标上表现良好,分别下降了8.07％、10.7％、10.9％,具有更高的预测准确性和适应性,可用于实际短时交通流量预测.
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HDFS云存储环境中存在数据异构和虚拟机共存这两个问题,它们会引起数据可靠性和应用性能下降,为了解决这两个问题,提出一种基于位置感知的数据放置算法,以优化大数据中心处理系统性能.对此,通过对虚拟集群的相对位置进行感知,从而更好地实现数据块副本的放置,提高数据的可靠性;通过对各节点的处理负载进行预测,可提高数据处理应用的性能.最后,通过实验表明,本研究提出的位置感知放置算法缩短了接口应用时间,并使得数据具有稳定性,这就证明了该方法大大提高了数据的可靠性和应用性能,具有可行性.
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