[发明专利]一种网络边缘的应用级流量预测与模型迁移方法在审
| 申请号： | 202111526247.3 | 申请日： | 2021-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN114219024A | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 徐陆阳;宋俊平;曹江;周旭;高原;覃毅芳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算机网络信息中心 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04L41/147 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种网络边缘的应用级流量预测与模型迁移方法，包括：确定模型迁移域，使用基于应用流量统计特征的无监督聚类算法完成边缘节点的聚类；选择迁移模型，迁移模型为在迁移域内选出被迁移到各个边缘计算节点的普适模型；根据应用聚类算法将各个边缘计算节点下的多种网络应用的流量序列在时间和形状分布上的相似性进行归类；对各个边缘节点下的多个网络应用进行归类后，得到N个类别，每个类别训练自己的多应用流量预测模型，产生N个多应用流量预测模型，将这些模型保存，等待边缘节点调用；当N个多应用流量预测模型训练完成后，被边缘计算节点回调；在迁移域内，N个多应用流量预测模型分别迁移到多个域内的所有节点上进行部署与应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络 边缘 应用 流量 预测 模型 迁移 方法 | ||
【主权项】：
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