[发明专利]基于注意力机制和图卷积神经网络的网络流量预测方法在审
| 申请号： | 202111019800.4 | 申请日： | 2021-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN113852492A | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 石怀峰;潘成胜;王英植;王钰玥 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力机制和图卷积神经网络的网络流量预测方法，首先构建基于注意力机制和图卷积神经网络的AT‑GCN模型；AT‑GCN模型包括两个图卷积层、一个全连接层和一个引入注意力机制的门控递归单元；对原始的网络流量进行数据预处理，得到符合AT‑GCN模型输入的数据序列；将中处理后的网络流量序列输入图卷积层，获取网络流量数据序列的空间特征；将处理后的网络流量序列和得到的空间特征向量输入到门控递归单元中，获取网络流量序列的时间特征；最后经过一个全连接层得到最终的预测结果。本发明将图卷积神经网络和门控递归单元结合起来，分别获取网络流量的时间和空间特征，并且为了提高预测的精度，引入了注意力机制，在时空预测任务中表现很好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 图卷 神经网络 网络流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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