[发明专利]一种基于自注意力机制的网络流量矩阵预测方法有效
| 申请号： | 202210165300.X | 申请日： | 2022-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN114553718B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 黄传河;刘晓腾;范茜莹 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | H04L41/14 | 分类号： | H04L41/14;H04L41/147;H04L45/12;G06N3/0455;G06N3/0499;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 武汉智权专利代理事务所(特殊普通合伙) 42225 | 代理人： | 彭程程 |
| 地址： | 430072*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于自注意力机制的网络流量矩阵预测方法，涉及网络流量预测技术领域，包括将网络流量数据缩放到指定范围内。构建目标网络中所有节点的最短路径树，根据所有最短路径树进行编码得到空间编码，并将空间编码添加到所述网络流量数据上。将网络流量数据的时间戳按照不同粒度分别进行编码得到时间编码，并将时间编码添加到所述网络流量数据上。利用可训练式的位置编码和所述网络流量数据构建基于自注意力机制的流量预测模型，并进行流量预测。通过利用网络流量的时间和空间关联信息，自注意力机制能够充分挖掘流量潜在特征，提高网络流量矩阵长时预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 网络流量 矩阵 预测 方法 | ||
【主权项】：
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