现代计算机2022，Vol.28Issue(4) ：76-81.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.04.012

基于CNN-GRU网络的5G流量预测模型

5G Traffic Prediction Model Based on CNN-GRU

郭娘容 甘浩宇 陈立丰 赖粤
现代计算机2022，Vol.28Issue(4) ：76-81.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.04.012
✕
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

基于CNN-GRU网络的5G流量预测模型

5G Traffic Prediction Model Based on CNN-GRU

郭娘容 1甘浩宇 1陈立丰 1赖粤1
扫码查看

作者信息

  • 1. 广东工业大学,广州 510006
  • 折叠

摘要

探索使5G网络应用于垂直行业的方法,关键在于满足行业业务需求的前提下,提供高效率低能耗的网络服务.为了实现5G网络资源负载均衡及网络切片等应用,本文通过研究5G网络的实际表现,对5G网络进行精准预测,提出一种基于CNN-GRU的5G流量预测模型.利用实测带宽数据进行测试,与LSTM,GRU等网络模型进行对比验证其实际表现.结果表明,CNN-GRU的表现优于对比模型,是预测5G流量的理想模型.

关键词

5G/流量预测/深度学习/卷积神经网络/门控循环单元网络

引用本文复制引用

基金项目

广西自然科学基金(2018GXNSFDA281013)

桂林市科技计划(20190214-3)

出版年

2022
现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
被引量1
参考文献量12
段落导航相关论文