[发明专利]一种基于决策灰狼算法优化LSTM的网络流量预测方法有效
| 申请号： | 202010129404.6 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111371607B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 杜秀丽;司增辉;潘成胜;邱少明;刘庆利;范志宇 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | H04L41/147 | 分类号： | H04L41/147;H04L43/0876;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜威威;李洪福 |
| 地址： | 116622 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于决策灰狼算法优化LSTM的网络流量预测方法，属于网络流量预测领域，该方法包括以下步骤：对第一网络流量数据集进行极差标准化处理，得到第二网络流量数据集，并划分为训练集和测试集，并确定决策灰狼算法优化LSTM神经网络中输入层单元个数、输出层单元个数和隐藏层单元个数；用得到第二网络流量数据集，在过程中利用决策灰狼算法来优化LSTM神经网络的参数，得到训练完成的决策灰狼算法优化LSTM神经网络；决策灰狼优化算法可以有效解决优化中的求解问题，可应用于工程、经济、调度等问题求解。决策灰狼优化算法利用自身的全局最优能力弥补传统LSTM容易收敛于局部最优解的缺点，提高LSTM避免局部最优能力；加快LSTM神经网络参数收速度。实验证明，决策灰狼算法优化LSTM能够有效减少神经网络的训练时间，提高了网络流量预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 决策 灰狼 算法 优化 lstm 网络流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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