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为了有效预测未来高热度的Web页面,基于循环人工神经网络的理论,通过对Web页面访问量进行最大最小化预处理,形成标准时间序列,并构建含1,169个参数的LSTM网络模型,经过测试,该模型具有收敛性,均方根误差值可达19.45,具有较高的准确性。
基于LSTM模型的Web页面访问量预测
【摘 要】
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为了有效预测未来高热度的Web页面,基于循环人工神经网络的理论,通过对Web页面访问量进行最大最小化预处理,形成标准时间序列,并构建含1,169个参数的LSTM网络模型,经过测试,
【机 构】
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福州职业技术学院
【出 处】
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现代计算机
【发表日期】
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2019年27期
【基金项目】
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福建省教育厅中青年教师教育科研项目(No.JAT171063)
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