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網(wǎng)絡(luò)排隊(duì)時(shí)延對了解網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率與分析擁塞級別具有重要意義，而傳統(tǒng)時(shí)延測量技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)流量和往返時(shí)延預(yù)測的時(shí)效性差且準(zhǔn)確性低，容易忽略突發(fā)的網(wǎng)絡(luò)延時(shí)變化。結(jié)合交換機(jī)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)排隊(duì)時(shí)延的細(xì)粒度特性和多變性，提出基于LSTM模型的多時(shí)間尺度融合預(yù)測方法。利用帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)遙測技術(shù)獲取并轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)細(xì)粒度參數(shù)，為預(yù)測模型提供延時(shí)和利用率特征，構(gòu)建基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的多時(shí)間尺度融合預(yù)測模型（LSTMerge），將不同采樣尺度數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并采用流式計(jì)算框架對網(wǎng)絡(luò)排隊(duì)時(shí)延進(jìn)行預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與LSTM、SⅤR等預(yù)測模型相比，LSTM- Merge模型所得預(yù)測結(jié)果的均方根誤差更小，3種時(shí)間尺度融合模型較其他數(shù)目時(shí)間尺度融合模型所得預(yù)測結(jié)果的實(shí)時(shí)性更好且準(zhǔn)確性更高。
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