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1.程序功能描述
深度学习中的长短期记忆网络（LSTM） 通过独特的门控机制解决了传统循环神经网络（RNN）的 “梯度消失” 问题，能够有效捕捉长时序数据中的依赖关系，成为当前网络流量测量（尤其是流量预测、异常检测）的主流技术之一。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行
3.部分程序
figure;
plot(IBN_testflow,'b');
hold on
plot(pre,'r');
grid on
xlabel('Time/s');
ylabel('流量');
hold on
plot(500*ones(1,300),10:10:3000,'k');
text(100,2500,'实际采集数据和深度学习测量结果','fontsize',12);
text(600,2500,'实际采集数据和深度学习预测结果','fontsize',12);
hold on
plot(3000*ones(1,1000),'g--','LineWidth',2);
accacy = 100-100*mean(abs(IBN_testflow(1:end)-pre(1:end))./IBN_testflow(1:end));
legend('实际IBN网络流量采集数据','深度学习IBN网络流量测量数据','','阈值');
accacy
title(['深度学习流量测量精度：',num2str(accacy),'%']);
save LSTM.mat accacy IBN_testflow pre
012_055m4.算法理论概述
基于LSTM的网络流量测量流程可分为模型设计、模型训练、模型评估、部署应用核心步骤，每个步骤均需结合网络流量的时序特性与LSTM的模型特点进行针对性设计，以下详细解析各步骤的目标、操作及数学建模。根据网络流量测量的任务目标（如流量预测、异常检测），设计LSTM 模型的网络结构，核心包括“输入层→LSTM 层→全连接层→输出层”，同时需选择激活函数、 dropout策略等。
| 网络层 | 作用 | 维度设计（基于步骤 3.1.4 示例） |
|---|---|---|
| 输入层 | 接收时序序列输入 | （None, T, d_x）=（None, 12, 5） |
| LSTM 层（1 层） | 捕捉长时序依赖，输出隐藏状态 | 隐藏单元数dh=64，输出维度（None, 12, 64） |
| LSTM 层（2 层） | 加深模型复杂度，捕捉更复杂的流量模式 | 隐藏单元数dh=32，输出维度（None, 12, 32） |
| 全局平均池化层 | 减少参数数量，避免过拟合 | 输出维度（None, 32） |
| 全连接层 1 | 映射隐藏状态到中间特征空间 | 神经元数 = 16，输出维度（None, 16） |
| 全连接层 2（输出层） | 映射到预测目标（未来 K 个时间步的流量） | 神经元数 = K=1，输出维度（None, 1） |
5.完整程序
VVV