一种基于双通路融合网络的电力业务带宽预测方法

    公开(公告)号:CN114118567A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111400483.0

    申请日:2021-11-19

    Abstract: 本发明涉及一种基于双通路融合网络的电力业务带宽预测方法,首先构建电力业务带宽预测模型,包括DBN网络和LSTM网络;选取电力带宽数据并划分为训练集、验证集和测试集;将训练集的数据分别输入至DBN网络和LSTM网络中进行训练,得到两组信息;对两路信息进行特征融合后输入至分类器中预测下一阶段的带宽数据,得到预测结果;对电力业务带宽预测模型进行反向传播优化参数,训练结束;判断训练后的电力业务带宽预测模型是否符合预设的收敛要求,若符合则结束训练,若不符合,则迭代执行步骤S3‑S5,直至其符合。本发明所述预测方法具有更高的预测精度和鲁棒性,提高带宽预测的准确性,为电力通信网的承载能力和稳定运行提供了有力的保障。

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