資料介紹
針對機會網(wǎng)絡(luò)節(jié)點移動性、節(jié)點間間歇性連接等特點,提出基于深度學(xué)習(xí)的機會網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測機制,基于時間序列理論和方法,綜合考慮節(jié)點間邊的杈值、節(jié)點強度和局部路徑與節(jié)點間鏈路關(guān)系,構(gòu)建反映機會網(wǎng)絡(luò)鏈路狀態(tài)隨時間動態(tài)變化的相似性指標(biāo)W_Katz;利用信息熵確定受限玻爾茲曼機的隱含層神經(jīng)元數(shù)量,構(gòu)建用于特征提取的深度學(xué)習(xí)模型,采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率縮短其收斂時間;采用高斯核函數(shù)、K折交叉驗證構(gòu)造基于最小二乘支持向量回歸機的預(yù)測模型;采用命中率R HIT和受試者工作特征曲線的Precision、Accuracy指標(biāo)評價預(yù)測結(jié)果.通過INF 2005、MIT數(shù)據(jù)集上的對比實驗結(jié)果表明,該方法可以獲得更好的預(yù)測效果.
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