26年WP通信工程基于TimeGAN的通信网络流量预测的仿真设计11.61-AI17.94(13619字).doc

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IWHKJ 大学本科毕业设计摘要5G 技术全面铺开之后，移动互联网业务迅猛增长，通信网络流量不论在规模还是复杂度上都持续上升。精准的流量预测是实现网络资源智能调度和拥塞控制的关键手段，直接影响着通信网络的服务质量与运行效率。传统的 LSTM 预测模型在小样本条件下很容易过拟合，泛化表现不够好，预测精度难以满足实际应用的要求。针对这一问题，本文在 PyCharm 环境下使用 TensorFlow 2.10 框架，搭建了一个融合 TimeGAN 数据增强与 LSTM 预测的两阶段的仿真模型，在此基础上，基于 CIC-VPN2016 数据集，以 100 为步长，从 100 条递增至 1000...

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