25年CH计算机科学与技术-网络流量预测模型的研究与应用-约12676字符.docx

摘 要本文聚焦网络流量预测模型，旨在突破现有模型局限，为网络管理与优化提供精准预测方案。通过文献研究梳理传统、机器学习及深度学习模型理论，运用案例分析与实验验证评估模型性能，结合实际场景探索其应用效果。研究发现，传统模型在简单流量场景表现良好，深度学习模型如 LSTM、GRU 更擅长处理复杂流量模式，混合模型通过融合多种模型优势显著提升预测精度。这些模型已成功应用于网络资源管理、规划设计及服务质量优化等领域，实现了带宽智能调配、网络科学规划及应用服务质量保障。创新之处在于，提出融合注意力机制与图神经网络的新型架构，增强对复杂流量特...