LSTM与XGBoost融合的带宽预测方法

一种LSTM与XGBoost融合的带宽预测方法，包括以下步骤：1)收集与带宽相关的时序特征数据；2)使用LSTM模型来处理时序特征数据，捕捉历史带宽的动态变化；在LSTM模型中引入注意力机制，通过计算时间步的权重，使得LSTM+Attention模型能够聚焦于对预测最有影响的时间步，忽略不相关的信息；3)特征融合：将LSTM+Attention模型的输出作为特征之一，同时引入其他网络状态特征；4)XGBoost模型：使用XGBoost算法对拼接后的高维特征空间矩阵进行建模；5)所有XGBoost树的预测结果会被加权求和，得到最终的带宽预测值。本发明提高了带宽预测的准确性和鲁棒性。