基于多项式修正的LSTM网络流量预测

靳明飞

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基于多项式修正的LSTM网络流量预测

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在网络信息化高速发展的时代,网络流量数据拥有许多利用价值,其具有高噪声、不稳定等特点,导致对其预测难度较高。本文通过基于多项式修正的LSTM模型设计取自CICIDS的网络流量数据集进行多次的有效特征提取,利用多项式拟合的方式来修正不同LSTM模型提取出的特征权重。预测结果表明,此方法在保证预测的有效性和可靠性的基础上,能够并行训练不同模型的特征提取,避免了复杂网络中常见的“梯度消失或梯度爆炸”等因素引起的训练效果不佳的问题。

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来源
《信息记录材料》 |2022年第7期|225-228|共4页
作者
靳明飞;
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作者单位

合肥工业大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
LSTM多特征模型; 网络流量预测; 多项式修正; LSTM自回归模型;

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