结合离散特征编码和聚类修正的广域网单点流量预测方法
授权
摘要
本申请提出一种结合离散特征编码和聚类修正的广域网单点流量预测方法，包括：获取训练集、验证集和测试集，其中，所有数据集均包含流量时间序列和对应的小时信息、日期信息；使用K‑Means算法对训练集和验证集进行聚类得到聚类结果；对流量时间序列进行特征提取获得对应的流量时间序列关联特征；对小时信息、日期信息进行编码得到编码结果；将流量时间关联特征和编码结果进行拼接，拼接后的向量转换得到初步预测结果；根据聚类结果获取测试集包含的最后一个流量时间序列所属的聚类中心，将聚类中心与初步预测结果进行平均，得到最终预测结果。本申请利用广域网流量的周期性和潮汐性特征，提升了广域网单点流量预测的准确度。
基本信息
专利标题 ：
结合离散特征编码和聚类修正的广域网单点流量预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113810226A
申请号 ：
CN202111045786.5
公开（公告）日 ：
2021-12-17
申请日 ：
2021-09-07
授权号 ：
CN113810226B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
王之梁刘智峰赵鋆峰尹霞张世泽施新刚杨家海
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园
代理机构 ：
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
罗岚
优先权 ：
CN202111045786.5
主分类号 ：
H04L12/24
IPC分类号 ：
H04L12/24 H04L12/26 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2022-01-04 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 12/24
申请日 : 20210907
申请日 : 20210907
2021-12-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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