[发明专利]集成学习网络流量预测方法、系统、设备、终端、介质有效
| 申请号： | 202111135948.4 | 申请日： | 2021-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN113905391B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 严灵毓;赵羽茜;王春枝;夏金耀;郑坤鹏;周显敬 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学;武汉卓尔信息科技有限公司 |
| 主分类号： | H04W16/22 | 分类号： | H04W16/22;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 张晓博 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于网络管理技术领域，公开了一种集成学习网络流量预测方法、系统、设备、终端、介质，所述集成学习网络流量预测方法包括：进行基于时间与空间的网络流量预测模型的构建；确定基于多层感知机的集成学习网络流量预测模型框架结构；进行基于多层感知机集成学习的网络流量时空建模，通过基于多层感知机的集成学习网络流量预测模型得出预测结果。本发明提供的基于多层感知机集成学习网络流量数据预测应用研究：1)用卷积神经网络与GRU门控单元对网络流量数据进行空间与时间的建模；2)提出一种基于多层感知机的集成学习网络流量预测模型；3)首次将时空建模引入网络流量预测领域。本发明预测结果精准度高，适应复杂因素影响，且控制更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 集成 学习 网络流量 预测 方法 系统 设备 终端 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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