[发明专利]一种基于注意力多组件时空跨域神经网络模型的网络流量预测方法有效
| 申请号： | 202011326835.8 | 申请日： | 2020-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN112532439B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 陈赓;曾庆田;孙强;段华;邵睿;徐先杰;张旭 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | H04L41/147 | 分类号： | H04L41/147;H04L41/14;H04W24/06;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 陈海滨 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力多组件时空跨域神经网络模型的网络流量预测方法，属于智能通信技术领域，解决了无线蜂窝网络流量的预测问题。首先，将无线蜂窝流量数据按其周期特性分成近邻数据、日周期数据、周周期数据；然后通过conv‑LSTM结构或conv‑GRU结构对近邻数据、日周期数据、周周期数据进行建模；在经过attention层对三种特征数据自适应的分配不同权重，提高其特征提取能力，并抑制对预测时刻产生干扰的特征信息；最后，结合时间戳特征嵌入，多种跨域数据融合，共同辅助模型进行流量预测。该模型能够有效利用无线蜂窝流量数据的周期特性，在节省了模型训练时间、大大减少了工作量的同时，进一步提高了网路流量的预测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 组件 时空 神经网络 模型 网络流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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