一种融合流量特征的网络流量预测方法
授权
摘要
本发明公开了一种融合流量特征的网络流量预测方法，具体涉及网络信息工程技术领域，收集并获得预设时间周期范围内的历史网络流量数据，并将所获的历史网络流量数据按照预设时间步长划分为预设数量个子流量序列，分别针对各个流量序列，构建并获得网络流量预测模型，应用网络流量预测模型，对子流量序列所对应的网络流量进行预测，获得网络流量的预测分类标签结果。通过本发明的技术方案将网络流量的自相似特性作为先验知识，将其融入长短记忆神经网络的门控机制中，再结合一维卷积神经网络和注意力机制提取流量序列的时间特征，能够恢复原始数据的特征，赋予模型预测结果的可解释性，从而提高网络流量的预测精度更好的描述网络流量的变化趋势。
基本信息
专利标题 ：
一种融合流量特征的网络流量预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114006826A
申请号 ：
CN202210000659.1
公开（公告）日 ：
2022-02-01
申请日 ：
2022-01-04
授权号 ：
CN114006826B
授权日 ：
2022-04-22
发明人 ：
王钰玥石怀峰潘成胜蔡韧朱江
申请人 ：
南京信息工程大学
申请人地址 ：
江苏省南京市浦口区宁六路219号
代理机构 ：
南京经纬专利商标代理有限公司
代理人 ：
田凌涛
优先权 ：
CN202210000659.1
主分类号 ：
H04L41/147
IPC分类号 ：
H04L41/147 H04L41/14 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06N5/02
法律状态
2022-04-22 ：
授权
2022-02-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 41/147
申请日 : 20220104
申请日 : 20220104
2022-02-01 ：
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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