【摘 要】
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随着电网逐步智能化,电力通信网承载的业务系统不断扩大升级,传统的网络流量模型己无法很好的拟合现有的网络流量,建立基于海量数据的电力通信网络流量预测模型具有重要意义
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随着电网逐步智能化,电力通信网承载的业务系统不断扩大升级,传统的网络流量模型己无法很好的拟合现有的网络流量,建立基于海量数据的电力通信网络流量预测模型具有重要意义。针对电力通信网网络业务流量所呈现的随机性和波动性特点,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)和支持向量回归(SVR)的新型混合预测模型以提高短期网络流量预测的准确性。该模型首先采用变分模态分解(VMD)提取流量序列的固有模态,降低噪声的随机性影响,然后采用LSTM分别对各本征模态进行拟合,充分挖掘流量序列在时间上的分布特征,最后考虑流量影响因素,
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