【源码】基于机器学习的网络性能预测项目

项目简介

本项目运用机器学习算法对网络性能相关指标进行预测，涵盖延迟、丢包率、向上网络流和向下网络流等。项目采用多种模型融合策略，结合XGBoost、嵌套LSTM等模型，提升预测的准确性。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：对原始数据进行清洗、标准化和滑动窗口处理，以适配模型训练。
2. 模型训练：运用XGBoost和嵌套LSTM等模型开展训练，捕捉数据的时序特性与非线性关系。
3. 模型融合：整合多种模型的预测结果，通过特定权重加权求和得出最终预测值。
4. 评估指标：以MAPE（平均绝对百分比误差）作为主要评估指标，衡量预测准确性。
5. 数据可视化：对训练数据和预测结果进行可视化处理，方便分析与调试。

安装使用步骤

环境依赖

• Python 3.x
• Keras
• TensorFlow
• XGBoost
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib（用于数据可视化）

使用步骤

1. 解压项目文件。
2. 安装所需依赖库： bash pip install -r requirements.txt
3. 运行get_data.py获取数据。
4. 运行其他Python文件以训练和预测模型：
   • lstm.py：训练LSTM模型。
   • nested_lstm.py：训练嵌套LSTM模型。
   • new_model.py：融合多种模型的预测结果。
   • predict.py：使用XGBoost和嵌套LSTM模型进行预测。
   • stacked_lstm.py：训练堆叠LSTM模型。
   • xgboost_model.py：训练XGBoost模型。
5. 可视化结果或使用预测结果进行进一步分析。

下载地址

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