1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
流量即为网络中的数据量。
5g的诞生和物联网的快速发展，无疑会产生巨大的流量数据，从而加重对网络管理的负担[1][2]。
流量预测技术的实现，可以有效地改善高度并行的网络流，预配置关键资源，减少资源的消耗，所以流量预测技术将是节省网络资源的有效途径。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
随着第五代移动通信的发展，网络资源将会进一步短缺。
流量预测技术可以有效改善因高度并行而拥塞的网络，预配置关键资源，避免资源的浪费，得到了越来越多研究者的关注，但面对急剧增长的网络流量数据，传统流量预测模型已经不能满足当下对流量预测的要求。
深度学习作为机器学习领域的一种方法，为流量预测指出了一条新的道路。
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