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基于CNN-GRU网络的5G流量预测模型

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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.
5G Traffic Prediction Model Based on CNN-GRU

郭娘容、甘浩宇、陈立丰、赖粤

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广东工业大学,广州 510006

5G 流量预测 深度学习 卷积神经网络 门控循环单元网络

广西自然科学基金桂林市科技计划

2018GXNSFDA28101320190214-3

2022

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.04.012

现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
年,卷(期)：2022.28(4)
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