[发明专利]一种基于时序表征学习的视频会议流量预测方法及系统有效
| 申请号： | 202110899016.0 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113347384B | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 刘晨;周鹏兵;陶子元 | 申请（专利权）人： | 北京电信易通信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | H04N7/15 | 分类号： | H04N7/15;H04N17/00;H04L12/26;H04L12/24;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 王爱涛 |
| 地址： | 100097 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于时序表征学习的视频会议流量预测方法和系统。该方法将历史数据划分等长历史时间片后统计每个历史时间片上的特征信息和流量信息，将每个历史时间片看作一个图顶点构建流量姻亲图，采用归纳式深度表征学习方法学习每个历史时间片的表征向量和表征向量映射函数；引入长短期记忆网络模型训练得到时序流量预测模型；根据当前时间片的特征信息，利用特征相似性融入流量姻亲图，结合表征向量映射函数，获得当前时间片的表征向量后，将当前时间片的表征向量输入时序流量预测模型，预测出实时流量，以能够有效解决视频会议网络的流量预测精确性差的问题，进而实现更准确的实时流量预测，极大地提升网络通信资源的使用效能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时序 表征 学习 视频会议 流量 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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