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摘要
网络流量预测有助于网络服务质量的提升和网络资源的合理分配,对优化网络管理与运营、保障用户体验质量至关重要。因特网业务的急剧增加和基础网络的快速发展导致网络流量变得更加复杂多样,传统网络流量预测模型难以保证较高的预测精度,而神经网络作为人工智能的重要分支,在预测复杂网络流量时具有显著优势。简述反向传播神经网络、径向基神经网络和长短期记忆神经网络的模型原理,通过分析这些神经网络预测不同时间尺度的网络流量结果,可总结其预测性能与优缺点,为基于神经网络的故障预测和故障定位的学术研究和实际应用提供技术支撑。
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单位中国电子科技集团公司第五十四研究所; 西安电子科技大学; 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
