[发明专利]一种基于多维信息时间序列的有线网络流量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于多维信息时间序列的有线网络流量预测方法，本发明利用网络流量监测数据通过多维信息时间序列的归一化处理和全连接神经网络进行网络流量预测的方法，具体指通过网管系统高频次采集网络设备端口流量数据、根据时/周/假日/网络指标等构建多维信息时间特征序列，通过基于多维时间特征数据归一化处理，经过全连接神经网络进行端口流量预测计算，获取的计算结果用于评估端口利用率和扩容决策，本发明加入了网络指标包括时、周、节假日、开机率、合格率等，增加了维度，将传统机器学习的单边趋势和周期趋势提取转化为NetCell模块计算，在满足需求的前提下简化了模型训练和部署。