基于全注意力机制的多步网络流量预测

• 作者: 余永斌 杨晨阳 郭佳
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量预测 全注意力机制 预测资源分配 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与技术报告
• 页码范围: 758-767
• 页数: 10页
• 分类号: TN929.53
• 字数: 8657字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.05.004

摘要

预测资源分配能有效利用无线网络的剩余资源服务非实时业务,其中的关键问题之一是剩余资源的预测,可转化为实时业务流量预测问题.本文把面向自然语言处理提出的全注意力机制引入到时间序列预测问题中,预测未来分钟级时间窗内秒级的流量,通过在每秒记录的实测流量数据集上进行训练和测试,与其他基于循环神经网络和线性、非线性预测模型的方法在复杂度(由训练和测试时间衡量)、预测精度(由平均相对百分比误差衡量)和预测误差统计特性(由预测误差的均值和标准差衡量)等方面进行比较.研究结果表明,与无注意力机制的循环神经网络相比,所设计的基于全注意力机制的方法计算复杂度低,由于多步预测的累积误差,在预测精度方面增益不明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晨阳	北京航空航天大学电子信息工程学院	59	199	7.0	12.0
2	郭佳	北京航空航天大学电子信息工程学院	4	1	1.0	1.0
3	余永斌	北京航空航天大学电子信息工程学院	1	1	1.0	1.0