[发明专利]基于神经网络的流量预测方法及装置有效
| 申请号： | 202010009148.7 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN110798365B | 公开（公告）日： | 2020-04-07 |
| 发明（设计）人： | 柳泽波 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京智信禾专利代理有限公司 11637 | 代理人： | 吴肖肖 |
| 地址： | 310013 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供基于神经网络的流量预测方法及装置，其中，所述基于神经网络的流量预测方法包括：获取业务链路的节点在目标时间对应的历史时间周期内的历史流量数据组成的流量数据矩阵，并将所述流量数据矩阵引入注意力机制之后输入采用第一神经网络的编码器进行特征编码，输出所述流量数据矩阵的特征序列，然后将所述特征序列引入注意力机制之后与链路指标序列和对应的时间区间的流量数据序列进行融合，获得目标特征序列，最后将所述目标特征序列输入采用第二神经网络的解码器进行流量预测，输出所述目标时间的预测流量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 流量 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的流量预测方法，包括：/n获取业务链路的节点在目标时间对应的历史时间周期内的历史流量数据组成的流量数据矩阵；/n将所述流量数据矩阵引入注意力机制之后输入编码器进行特征编码，输出所述流量数据矩阵的特征序列，所述编码器采用第一神经网络；/n将所述特征序列引入注意力机制之后与链路指标序列和所述目标时间对应的时间区间的流量数据序列进行融合，获得目标特征序列；所述链路指标序列由所述业务链路的链路指标数据编码后获得；/n将所述目标特征序列输入解码器进行解码和流量预测，输出所述目标时间的预测流量，所述解码器采用第二神经网络。/n
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