网络流量预测数据预处理阶段的参数最优化方法及系统
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网络流量预测数据预处理阶段的参数最优化方法及系统
来源:北方有色网
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简介: 本发明属于数据处理技术领域,公开了一种网络流量预测数据预处理阶段的参数最优化方法及系统,网络流量预测数据预处理阶段的参数最优化方法包括:对数据集进行改进策略上的Q‑Learning强化学习预处理;进行基于流程压缩的快速估值网络模型的构建;进行基于混合精度的模型训练;进行基于改进Q‑Learning的最优化参数搜索。本发明提出了基于流程压缩的快速估值网络模型,基于流量预测模型出发,通过省略原模型中的预处理步骤并降低预测模型的训练代数的策略,构建能够用于快速估算回报值的网络模型;提出基于混合精度的模型训练流程,通过压缩数据尾款加快算法的计算性能,大幅度的提高了搜索最优化非空值率参数的速度。
本发明属于数据处理技术领域,公开了一种网络流量预测数据预处理阶段的参数最优化方法及系统,网络流量预测数据预处理阶段的参数最优化方法包括:对数据集进行改进策略上的Q‑Learning强化学习预处理;进行基于流程压缩的快速估值网络模型的构建;进行基于混合精度的模型训练;进行基于改进Q‑Learning的最优化参数搜索。本发明提出了基于流程压缩的快速估值网络模型,基于流量预测模型出发,通过省略原模型中的预处理步骤并降低预测模型的训练代数的策略,构建能够用于快速估算回报值的网络模型;提出基于混合精度的模型训练流程,通过压缩数据尾款加快算法的计算性能,大幅度的提高了搜索最优化非空值率参数的速度。
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标签:化学分析
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