[发明专利]一种基于LSTM的网络流量预测方法有效
| 申请号： | 201810845915.0 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN109194498B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 李千目;侯君;张子辰 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM的网络流量预测方法，方法为：利用封包嗅探工具抓取网络流量数据，在路由节点上部署封包嗅探工具，抓取网络流量数据，将单位时间内所有封包作为一个样本，每个样本中的所有封包分开保存；进行数据预处理，提取特征，并标注标签，提取的特征包括总封包数、出境/入境封包比例、出境/入境封包总长度、出境/入境封包平均长度、出境/入境封包长度方差、总/平均传输时间；使用LSTM对数据进行建模；使用模型预测新的数据，得到网络流量的预测值。本方法将长短时记忆模型与人工神经网络相结合，提升了网络流量的预测精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 网络流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于LSTM的网络流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用封包嗅探工具抓取网络流量数据；步骤2，进行数据预处理，提取特征，并标注标签；步骤3，使用LSTM对数据进行建模；步骤4，使用模型预测新的数据，得到网络流量的预测值。
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