一种基于种群自适应差分进化的LSTM网络流量预测方法

摘要

本发明属于网络流量预测领域，具体涉及一种基于种群自适应差分进化的LSTM网络流量预测算法，包括以下步骤：构建网络流量数据集，构建自适应种群差分进化算法并对双层LSTM网络进行参数寻优，迭代寻得更优值。本发明基于种群自适应差分进化算法选择长短期记忆网络(LSTM)为基本网络模型，结合种群混沌个体的添加与不佳个体删除的思想，通过对种群矩阵中个体的变异来寻得满足LSTM网络预测精度更高的参数。