【摘 要】
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为准确预测矿井无线网络流量变化情况,确保井下无线网络安全稳定运行,保障矿井安全生产.在分析无线网络流量特征的基础上提出一种时空卷积全连接网络(CL-FCCNet),它是基于残差网络(ResNets)和循环神经网络(RNN)的无线网络流量预测模型.预测模型能够针对复杂的无线网络工作环境进行流量预测,及流量数据中存在的时空特征,帮助实现流量监控异常自动报警.试验结果表明:模型的预测效果较现有预测方法具有一定的提升.
【机 构】
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中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116;安标国家矿用产品安全标志中心有限公司,北京 100013;中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116;矿山数字化教育研究
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为准确预测矿井无线网络流量变化情况,确保井下无线网络安全稳定运行,保障矿井安全生产.在分析无线网络流量特征的基础上提出一种时空卷积全连接网络(CL-FCCNet),它是基于残差网络(ResNets)和循环神经网络(RNN)的无线网络流量预测模型.预测模型能够针对复杂的无线网络工作环境进行流量预测,及流量数据中存在的时空特征,帮助实现流量监控异常自动报警.试验结果表明:模型的预测效果较现有预测方法具有一定的提升.
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