[发明专利]一种基于深度学习的超长期网络流量预测方法在审
| 申请号： | 202310698991.4 | 申请日： | 2023-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN116633802A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 马华东;赵东;王义总;黄成豪;高腾 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L41/147 | 分类号： | H04L41/147;H04L41/14;H04L41/16;H04L43/0876 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 王静思 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的超长期网络流量预测方法，将周期信息增强的带宽数据输入神经网络的编码器‑解码器架构中，输出未来带宽的预测结果；其中，编码器的输入为历史周期信息增强的带宽数据，输出为从历史周期信息增强的带宽数据中提取的周期性高维特征；解码器的输入为历史和未来时隙周期信息增强的带宽数据，并融合从历史周期信息增强的带宽数据中提取的周期性高维特征，输出为未来带宽的预测结果。本发明提出的基于深度学习的超长期网络流量预测方法，能够对强相关性数据(年、日)和弱相关性数据(周、月)分别建模，实现了准确地对整月甚至更长时间的流量数据进行超长期预测，大幅度提升了超长期流量预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 长期 网络流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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