电子科技大学硕士论文，缪磊磊基于卷积神经网络的手写数字识别算法分析和实现大学生论文联合比对库，朱乔木，李弘毅，王子琪，陈金富，王博基于长短期记忆网络的风电场发电功率超短期预测电网技术，任师涛，。结论针对电力综合数据网网络流量预测问题，本文提出深度神经网络预测模型。具有遗忘与更新功能，很好的解决了长序依赖问题，从而使特征可以很好的保留到后续的计算中，不会出现记忆消散问题。试验结果表明相较传统预测模型，运用深度神经网络预测模型精度较高，可使电力综合数据网可以更快更准确地调整工基于神经网络的电力综合数据网网络流量预测研究论文原稿行评价，计算公式为式中和分別为网络流量的实际值和预测值为预测验证数据个数为预测点序列编号，输出序列最大值。试验通过编写相应程序获得电力综合业务数据网的流量数据，根据分钟的时间间隔来取次流量数据，连续取天。本文将根据收集到的流量数据为例进行试验分析。在进行试验前需要对采集的数据进行归化处理，排除由于数据差的网络主要需要确定模型中输入层时间步数输入层维数隐藏层数目每个隐藏层维数以及输出变量维数。针对电力综合数据网网络流量预测，本文拟采用单层的预测模型，模型参数假定为。通过多次模型试验，发现增加隐藏层的维数可以取得较好的预测效果但由于本预测任务是利用电力网络历史信息来预测下步的网络流量，因此输出保留到后续的计算中，不会出现记忆消散问题。试验结果表明相较传统预测模型，运用深度神经网络预测模型精度较高，可使电力综合数据网可以更快更准确地调整工作状态，具有很好的应用前景。基于神经网络的预测模型长短期记忆网络主要是建立时间递归神经网络，用来处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。电力综合数据网电力综合数据网主要是为各应用系统服务，其承载的业务对网络的可靠性要求较高，例如对带宽要求很高的图像监控，对丢包率忍受度很低的电源性能监控，对综合性能要求最好的电视电话会议等。基于神经网络的电力综合数据网网络流量预测研究论文原稿。摘要为了提高电力综合数据网的网络性能和服务质量，提出了电力综合数据网电力综合数据网主要是为各应用系统服务，其承载的业务对网络的可靠性要求较高，例如对带宽要求很高的图像监控，对丢包率忍受度很低的电源性能监控，对综合性能要求最好的电视电话会议等。因此，本文采用神经网络预测模型对电力通信综合数据网网络流量进行预测。仿真试验表明，该算法能够有效地预测电力通信综文，史佳琪，张建华基于深度学习的超短期光伏精细化预测模型研究电力建设，马涛电力综合数据网模拟仿真系统设计与实现电子科技大学硕士论文，缪磊磊基于卷积神经网络的手写数字识别算法分析和实现大学生论文联合比对库，朱乔木，李弘毅，王子琪，陈金富，王博基于长短期记忆网络的风电场发电功率超短期预测电网技术，任师涛型。结论针对电力综合数据网网络流量预测问题，本文提出深度神经网络预测模型。具有遗忘与更新功能，很好的解决了长序依赖问题，从而使特征可以很好的保留到后续的计算中，不会出现记忆消散问题。试验结果表明相较传统预测模型，运用深度神经网络预测模型精度较高，可使电力综合数据网可以更快更准确地调整果进行评价，计算公式为式中和分別为网络流量的实际值和预测值为预测验证数据个数为预测点序列编号，输出序列最大值。试验通过编写相应程序获得电力综合业务数据网的流量数据，根据分钟的时间间隔来取次流量数据，连续取天。本文将根据收集到的流量数据为例进行试验分析。在进行试验前需要对采集的数据进行归化处理，排除由于数基于神经网络的电力综合数据网网络流量预测研究论文原稿数据网网络流量。语音及视频应用。如高清会议电视体化会议电视系统等电视电话会议系统。基于神经网络的电力综合数据网网络流量预测研究论文原稿。因此，本文采用神经网络预测模型对电力通信综合数据网网络流量进行预测。仿真试验表明，该算法能够有效地预测电力通信综合数据网网络流量。而选取长短时记忆网络对电力综合数据网网络流量进行预测。具有遗忘与更新功能，很好的解决了长序依赖问题，从而使特征可以很好的保留到后续的计算中，不会出现记忆消散问题。试验结果表明相较传统预测模型，运用深度神经网络预测模型精度较高，可使电力综合数据网可以更快更准确地调整工作状态，具有很好的应用前景测的网络主要需要确定模型中输入层时间步数输入层维数隐藏层数目每个隐藏层维数以及输出变量维数。针对电力综合数据网网络流量预测，本文拟采用单层的预测模型，模型参数假定为。通过多次模型试验，发现增加隐藏层的维数可以取得较好的预测效果但由于本预测任务是利用电力网络历史信息来预测下步的网络流量，因此输史志才，吴飞等基于改进神经网络的路由器流量预测方法传感器与微系统，。摘要为了提高电力综合数据网的网络性能和服务质量，提出了种基于深度神经网络的骨干网络流量预测方法。本文采用了基于深度学习的框架考虑到网络流量的影响因子都是随时间变化的物理量，同时深度神经网络算法对时间序列的强大处理能力从工作状态，具有很好的应用前景。通过对网络流量预测的精度和速度都明显提高，是种值得深入研究的网络流量预测方法。参考文献马涛电力综合数据网模拟仿真系统设计与实现电子科技大学硕士论文，曹建华，刘渊，戴悦种基于灰色神经网络的网络流量预测模型计算机工程与应用，冯辰基于的网络流量预测算法研究北京邮电大学硕士差异所带来的影响。采用神经网络对训练样本进行学习。其训练损失分析如图所示。通过采用神经网络对网络流量的预测的分析。从图中可以看出采用神经网络模型的预测和实际值的曲线比较吻合，虽然与实际值相比还是有略微的偏差，但与传统的方法相比，训练速度更快，预测精度亦明显提高，是种很好的网络流量预测变量的维数也假定为。隐藏层的确定隐藏层对于神经网络非常重要，神经网络的独特性在于它对隐藏层的使用。隐藏层节点的选取并没有统的标准，可通过经验公式与试凑法相结合来选择隐含层神经元个数。通常选用的经验公式有式中表示隐含层节点数，表示输入层节点数，表示输出层节点数。预测效果评估本文将选用均方根误差法对预测结基于神经网络的电力综合数据网网络流量预测研究论文原稿。为了使神经网络更有效地保存长期记忆，遗忘门和输入门被设计进网络中，作为结构的核心存在。遗忘门可以让循环神经网络忘记之前没用的信息，同时输入门输入补充最新的记忆，他们之间的配合可以更加有效地决定信息的遗忘与保留。基于深度网络的网络流量预测模型模型参数选择建立用于电力综合数据网网络流量志才，吴飞等基于改进神经网络的路由器流量预测方法传感器与微系统，。在通信网络技术的发展中，研究人员常利用些传统预测方法来实现对网络资源合理地分配和控制。传统预测方法有回归模型和时间序列预测模型等，是基于线性变化来建立模型。但随着对网络流量预测的深入研究，网络流量数据呈现出明显的非线性突发性长相关性混纯状态，具有很好的应用前景。通过对网络流量预测的精度和速度都明显提高，是种值得深入研究的网络流量预测方法。参考文献马涛电力综合数据网模拟仿真系统设计与实现电子科技大学硕士论文，曹建华，刘渊，戴悦种基于灰色神经网络的网络流量预测模型计算机工程与应用，冯辰基于的网络流量预测算法研究北京邮电大学硕士论文异所带来的影响。采用神经网络对训练样本进行学习。其训练损失分析如图所示。通过采用神经网络对网络流量的预测的分析。从图中可以看出采用神经网络模型的预测和实际值的曲线比较吻合，虽然与实际值相比还是有略微的偏差，但与传统的方法相比，训练速度更快，预测精度亦明显提高，是种很好的网络流量预测模量的维数也假定为。隐藏层的确定隐藏层对于神经网络非常重要，神经网络的独特性在于它对隐藏层的使用。隐藏层节点的选取并没有统的标准，可通过经验公式与试凑法相结合来选择隐含层神经元个数。通常选用的经验公式有式中表示隐含层节点数，表示输入层节点数，表示输出层节点数。预测效果评估本文将选用均方根误差法对预测结果了使神经网络更有效地保存长期记忆，遗忘门和输入门被设计进网络中，作为结构的核心存在。遗忘门可以让循环神经网络忘记之前没用的信息，同时输入门输入补充最新的记忆，他们之间的配合可以更加有效地决定信息的遗忘与保留。基于深度网络的网络流量预测模型模型参数选择建立用于电力综合数据网网络流量预测了种基于深度神经网络的骨干网络流量预测方法。本文采用了基于深度学习的框架考虑到网络流量的影响因子都是随时间变化的物理量，同时深度神经网络算法对时间序列的强大处理能力从而选取长短时记忆网络对电力综合数据网网络流量进行预测。具有遗忘与更新功能，很好的解决了长序依赖问题，从而使特征可以很好