[发明专利]一种基于FP-Growth和RNN预测协议数据流量的方法有效
| 申请号： | 201810084538.3 | 申请日： | 2018-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN110098944B | 公开（公告）日： | 2020-09-08 |
| 发明（设计）人： | 叶晓舟;汪媛 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所;北京中科视云科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L29/06 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 陈琳琳;刘振 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于FP‑Growth和RNN的协议流量预测方法，包括如下步骤：步骤1)对若干个网络数据包进行预处理，分别统计协议的个数以及各个协议在m个时间段内的流量，根据流量变化情况生成若干个数据集合；基于这些数据集合通过FP‑Tree找出与需要预测的M个协议最相关的N个协议；针对需要预测的M个协议构建M个RNN模型，基于最相关的N个协议的采样数据构建训练集、测试集和验证集，训练M个RNN模型；步骤2)对实时接收的网络数据包进行预处理，构建步骤1)RNN模型的样本，将样本输入步骤1)训练的M个RNN模型，由此预测第m+1时刻的M个协议的流量。本发明的方法通过协议流量变化时间上的关联性，基于RNN模型预测协议流量变化，提高了流量预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fp growth rnn 预测 协议 数据 流量 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于FP‑Growth和RNN的协议流量预测方法，包括如下步骤：步骤1)对若干个网络数据包进行预处理，分别统计协议的个数以及各个协议在m个时间段内的流量，根据流量变化情况生成若干个数据集合；基于这些数据集合通过FP‑Tree分别找出与需要预测的M个协议最相关的N个协议；针对需要预测的M个协议构建M个RNN模型，基于最相关的N个协议的采样数据构建训练集、测试集和验证集，训练M个RNN模型；步骤2)对实时接收的网络数据包进行预处理，构建步骤1)训练完成的RNN模型的样本，将样本输入步骤1)训练的M个RNN模型，由此预测第m+1时刻的M个协议的流量。
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