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網絡排隊時延對了解網絡帶寬利用率與分析擁塞級別具有重要意義，而傳統時延測量技術對網絡流量和往返時延預測的時效性差且準確性低，容易忽略突發的網絡延時變化。結合交換機內部網絡排隊時延的細粒度特性和多變性，提出基于LSTM模型的多時間尺度融合預測方法。利用帶內網絡遙測技術獲取并轉換網絡細粒度參數，為預測模型提供延時和利用率特征，構建基于長短期記憶網絡（LSTM）的多時間尺度融合預測模型（LSTMerge），將不同采樣尺度數據進行融合，并采用流式計算框架對網絡排隊時延進行預測。實驗結果表明，與LSTM、SⅤR等預測模型相比，LSTM- Merge模型所得預測結果的均方根誤差更小，3種時間尺度融合模型較其他數目時間尺度融合模型所得預測結果的實時性更好且準確性更高。
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