| 专利号 | 2024104998487 | 申请日 | 2024-04-24 | 专利名称 | 一种基于时空序列的网络流量预测方法及系统 |
| 授权日 | 2025-04-25 | 专利权人 | 中国石油大学(华东) | 发明人 | 肖军弼;从云欢;张文静;宋婧;张琪 |
| 主分类号 | H04W24/06 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于时空序列的网络流量预测方法及系统，方法包括以下步骤：对目标区域的流量数据进行时间和空间上的矩阵化；通过密集连接的卷积神经网络获取矩阵化后的数据中的空间特征；通过扩散卷积门控循环单元获取矩阵化后的数据中的时间特征；通过卷积方法获取外部影响因素数据中的影响特征；将空间特征、时间特征和影响特征分别进行卷积后组合为一个矩阵，得到组合矩阵；将组合矩阵与权重矩阵相乘，通过sigmoid函数对相乘结果进行激活，得到网络流量预测结果。本发明解决了现有方法存在的时空因素分析不足、非线性特征提取不充分、长期预测准确性低的技术问题，可以准确预测网络流量。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
