摘要：隨著5G技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛部署，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量成為確保網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和優(yōu)化資源分配的關(guān)鍵任務(wù)。本研究提出了一種結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 、雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM） 和注意力機(jī)制（Attention） 的深度學(xué)習(xí)模型，旨在提高5G網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和效率。首先，利用CNN對(duì)5G流量數(shù)據(jù)進(jìn)行空間特征提取，捕捉流量模式和趨勢(shì)；其次，通過(guò)BiLSTM模型分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，同時(shí)考慮過(guò)去和未來(lái)的信息；最后，引入注意力機(jī)制，使模型能夠聚焦于對(duì)預(yù)測(cè)任務(wù)最關(guān)鍵的信息。模型在多個(gè)真實(shí)世界的5G流量數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該模型在流量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度方面均優(yōu)于現(xiàn)有的幾種流行模型。本研究不僅為5G流量管理提供了一種有效的工具，也為未來(lái)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究提供了新的視角和方法論。

關(guān)鍵詞：5G網(wǎng)絡(luò)；流量預(yù)測(cè)；深度學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)；注意力機(jī)制

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）19-0020-03

0 引言

隨著5G技術(shù)的快速發(fā)展，其在全球范圍內(nèi)的部署逐漸增加，帶來(lái)了前所未有的數(shù)據(jù)傳輸速度和網(wǎng)絡(luò)容量。這種技術(shù)進(jìn)步不僅改變了人們的通信方式，也極大地推動(dòng)了物聯(lián)網(wǎng)、智能城市、遠(yuǎn)程醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。然而，5G網(wǎng)絡(luò)的高效運(yùn)營(yíng)依賴于對(duì)其流量進(jìn)行精確預(yù)測(cè)和管理，以保證網(wǎng)絡(luò)資源的合理分配和用戶體驗(yàn)的優(yōu)化。因此，開(kāi)發(fā)一種高效、準(zhǔn)確的5G 網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商和服務(wù)提供商而言具有重要的實(shí)際意義[1]。

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)方法主要包括時(shí)間序列分析技術(shù)如自回歸移動(dòng)平均（ARMA） 模型和季節(jié)性自回歸綜合移動(dòng)平均（SARIMA） 模型。這些模型在數(shù)據(jù)量較小且變化規(guī)律明顯的情況下表現(xiàn)良好，但在處理大規(guī)模、高動(dòng)態(tài)性的5G網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)時(shí)，往往難以捕捉復(fù)雜的模式和依賴關(guān)系[2]。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)因其強(qiáng)大的特征提取和模式識(shí)別能力，在流量預(yù)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM） 等模型，已被證明在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)[3]。這些模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系和長(zhǎng)期依賴性，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

本文提出了一種結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 、雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM） 和注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)CNN提取空間特征，BiLSTM捕捉時(shí)間序列的長(zhǎng)期依賴性，以及通過(guò)注意力機(jī)制優(yōu)化關(guān)鍵信息的提取。CNN在圖像處理和視頻分析領(lǐng)域非常成功，其強(qiáng)大的空間特征提取能力也被應(yīng)用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，用于捕捉局部依賴關(guān)系和模式。BiLSTM通過(guò)同時(shí)考慮過(guò)去和未來(lái)的信息，改進(jìn)了傳統(tǒng)LSTM的單向信息流動(dòng)限制，使得模型能更全面地理解數(shù)據(jù)序列[4]。注意力機(jī)制最初設(shè)計(jì)用于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模型的性能，注意力機(jī)制能夠幫助模型聚焦于序列中最重要的部分，提高了模型對(duì)關(guān)鍵信息的處理能力[5]。結(jié)合上述3種技術(shù)，構(gòu)建了一個(gè)綜合的深度學(xué)習(xí)框架，用于5G網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)。首先，使用CNN層處理輸入的流量數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵的空間特征；接著，通過(guò)BiLSTM層分析這些特征中的時(shí)間依賴性，捕捉長(zhǎng)期的時(shí)間序列動(dòng)態(tài)；最后，通過(guò)注意力層篩選并聚焦于最關(guān)鍵的信息，以進(jìn)行準(zhǔn)確的流量預(yù)測(cè)。這種綜合方法不僅提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，也增強(qiáng)了模型對(duì)于不同流量模式的適應(yīng)能力。

1 問(wèn)題描述

5G網(wǎng)絡(luò)由于其高速度、大容量和低延遲的特性，已成為支持現(xiàn)代通信需求的關(guān)鍵技術(shù)。隨著越來(lái)越多的設(shè)備和應(yīng)用依賴于5G網(wǎng)絡(luò)，流量管理和預(yù)測(cè)變得尤為重要。準(zhǔn)確的流量預(yù)測(cè)可以幫助網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商優(yōu)化資源分配，提高網(wǎng)絡(luò)效率，減少擁塞，從而提升用戶體驗(yàn)。此外，流量預(yù)測(cè)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全管理也具有重要意義，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對(duì)可能的流量異常或攻擊。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)方法主要包括時(shí)間序列分析技術(shù)如自回歸移動(dòng)平均（ARMA） 模型和季節(jié)性自回歸綜合移動(dòng)平均（SARIMA） 模型。這些模型在數(shù)據(jù)量較小且變化規(guī)律明顯的情況下表現(xiàn)良好，但在處理大規(guī)模、高動(dòng)態(tài)性的5G網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)時(shí)，往往難以捕捉復(fù)雜的模式和依賴關(guān)系。