基于改进LSTM的数字媒体网络视频通信流量预测方法
崔健
张梦榛
黄河水利职业技术大学信息工程学院 河南开封 475001
摘要：受多源异构环境干扰,数字媒体网络视频通信流量存在大量噪声,不同时间节点的流量特征呈现非线性独立性,常用模型难以捕捉其变化规律,提取自相关特征,导致通信流量预测效果不佳.为此,文章提出一种基于改进LSTM的数字媒体网络视频通信流量预测方法.利用小波变换消除原始流量数据中的噪声信号,并基于自相关函数计算不同时间点流量的相关性,结合拓扑图帧映射技术,提取流量数据的自相关性特征.将自相关性特征作为预测模型输入,引入注意力机制为LSTM的参数分配权重,建立多因子变量与预测值之间的非线性关系,并利用历史数据对网络模型进行持续参数调优与更新,实现通信流量动态预测.实验结果表明,采用该方法预测数字媒体网络视频通信流量时,所得决定系数均高于0.8,表明预测值与实测值之间具有较高的拟合度,预测精度较高,应用效果较好.
关键词：改进LSTM数字媒体网络视频通信流量预测预测模型
论文发表日期：2025-06-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 63-66 )