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NETWORK TRAFFIC PREDICTION USING LONG SHORT TERM MEMORY NEURAL NETWORKS

机译:使用长短期记忆神经网络的网络流量预测

摘要

A server uses an LSTM neural network to predict a bandwidth value for a computer network element using past traffic data. The server receives a time series of bandwidth utilization of the computer network element. The time series includes bandwidth values associated with a respective time values. The LSTM neural network is trained with a training set selected from at least a portion of the time series. The server generates a predicted bandwidth value associated with a future time value based on the LSTM neural network. The provisioned bandwidth for the computer network element is adjusted based on the predicted bandwidth value.
机译:服务器使用LSTM神经网络使用过去的流量数据来预测计算机网络元素的带宽值。服务器接收计算机网络单元的带宽利用的时间序列。该时间序列包括与各个时间值相关联的带宽值。 LSTM神经网络使用选自时间序列至少一部分的训练集进行训练。服务器基于LSTM神经网络生成与未来时间值关联的预测带宽值。基于预测的带宽值来调整为计算机网络单元配置的带宽。

著录项

  • 公开/公告号US2018137412A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-05-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 CISCO TECHNOLOGY INC.;

    申请/专利号US201615352938

  • 发明设计人 MEHDI NIKKHAH;PREETHI NATARAJAN;

    申请日2016-11-16

  • 分类号G06N3/08;H04L12/24;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:05:00

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