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基于注意力机制和模型融合的实时带宽预测

一、引言

在信息化快速发展的今天，互联网技术和网络带宽的发展是科技进步的体现之一。在诸多应用中，对网络带宽的预测对于保障数据传输效率及服务质量至关重要。传统的带宽预测方法往往依赖于静态模型和简单的数据处理方式，难以应对复杂多变的网络环境。因此，本文提出了一种基于注意力机制和模型融合的实时带宽预测方法，旨在提高预测精度和实时性。

二、注意力机制在带宽预测中的应用

注意力机制是一种在深度学习中广泛应用的机制，其核心思想是通过赋予不同数据不同的关注度来提高模型的关注能力。在带宽预测中，通过注意力机制，我们可以更精确地捕获到不同时间段、不同节点间的带宽变化信息，