基于BiLSTM 與Attention 機(jī)制的深度學(xué)習(xí)在5G 網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

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摘要：隨著5G技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛部署，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量成為確保網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和優(yōu)化資源分配的關(guān)鍵任務(wù)。本研究提出了一種結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 、雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM） 和注意力機(jī)制（Attention） 的深度學(xué)習(xí)模型，旨在提高5G網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和效率。首先，利用CNN對(duì)5G流量數(shù)據(jù)進(jìn)行空間特征提取，捕捉流量模式和趨勢(shì)；其次，通過(guò)BiLSTM模型分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，同時(shí)考慮過(guò)去和未來(lái)的信息；最后，引入注意力機(jī)制，使模型能夠聚焦于對(duì)預(yù)測(cè)任務(wù)最關(guān)鍵的信息。（剩余1470字）