如何基于LSTM深度学习算法实现流量预测,并提供完整的代码和项目。通过对历史数据进行训练,预测出未来流量走势,为网络管理员提供较为准确的参考。本文还分析了LSTM算法的优缺点及应用场景。欢迎阅读。
LSTM深度学习的应用与流量预测实现
文件列表
基于深度学习LSTM的流量预测 完整代码+项目 可直接运行
(预估有个260文件)
train_target.npy
873KB
train_data.npy
8.52MB
train_tgt_in.npy
8.52MB
passenger_flow.csv
213KB
daily-min-temperatures.csv
63KB
tmp.csv
213KB
weather_utf8.csv
130KB
passengerflow_weather.csv
213KB
weather.csv
120KB
test_tgt_in.npy
1.56MB
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