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一种基于RNN神经网络的RTT预测方法

基本信息

申请号 CN202010201945.5 申请日 -
公开（公告）号 CN111404751B 公开（公告）日 2021-05-28
申请公布号 CN111404751B 申请公布日 2021-05-28
分类号 H04L12/24(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;H04L12/26(2006.01)I 分类 -
发明人 张旭;张欣宇;薛雨;马展 申请（专利权）人 成都云格致力科技有限公司
代理机构 江苏法德东恒律师事务所 代理人 李媛媛
地址 210046江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于RNN神经网络的RTT预测方法。该方法的步骤为：首先测量得到RTT数据并按照时间先后排序；然后提取RTT数据的特征并转换为神经网络的输入数据与标签数据，对数据按照RTT数据特征进行分类，并平衡各分类中数据的个数；建立RNN神经网络模型，该模型利用历史时刻的RTT数据特征作为输入，其输出是未来时刻的RTT数据；接着对神经网络进行训练；最后利用训练后的神经网络将实时测量的RTT数据的特征转换得到预测的RTT数据。本发明提出了一种量化反映未来RTT变化的方法，在高测量间隔的条件下，弥补单纯测量RTT不足以反映未来RTT变化的缺陷，能有效指导互联网应用应对复杂网络变化。