基于BiLSTM 与Attention 机制的深度学习在5G 网络流量预测中的应用研究

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摘要：随着5G技术的快速发展和广泛部署，准确预测网络流量成为确保网络稳定性和优化资源分配的关键任务。本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN） 、双向长短期记忆网络（BiLSTM） 和注意力机制（Attention） 的深度学习模型，旨在提高5G网络流量的预测准确性和效率。首先，利用CNN对5G流量数据进行空间特征提取，捕捉流量模式和趋势；其次，通过BiLSTM模型分析时间序列数据中的长期依赖关系，同时考虑过去和未来的信息；最后，引入注意力机制，使模型能够聚焦于对预测任务最关键的信息。（剩余1470字）