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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于D3QN的通信网络动态流量预测方法，属于通信网络领域。该方法包括：S1：基于历史网络流量，采用LSTM模型和ARIMA模型对目标区域的历史网络流量数据进行单一流量数据预测，得到第一网络流量预测数据和第二网络流量预测数据；S2：构建D3QN模型，以单一流量数据集的预测结果作为状态空间，并根据网络状态选择不同的预测模型作为动作空间，对D3QN模型进行训练，然后利用训练好的D3QN模型获得流量预测的最终结果。本发明通过D3QN对流量预测模型进行动态选择，对网络流量数据进行实时预测，保障预测算法的长期有效运行。
主权项：1.一种基于D3QN的通信网络动态流量预测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：基于历史网络流量，采用LSTM模型和ARIMA模型对目标区域的历史网络流量数据进行单一流量数据预测，得到第一网络流量预测数据和第二网络流量预测数据；其中，LSTM表示长短记忆人工神经网络，ARIMA表示差分自回归移动平均；S2：构建D3QN模型，以单一流量数据集的预测结果作为状态空间，并根据网络状态选择不同的预测模型作为动作空间，对D3QN模型进行训练，然后利用训练好的D3QN模型获得流量预测的最终结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于D3QN的通信网络动态流量预测方法
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