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申请/专利权人:上海三旺奇通信息科技有限公司
摘要:本发明公开了一种基于Transformer和GRU的TSN交换机队列长度预测方法,包括:首先基于TSN交换机构建集中管理的网络拓扑,采集网络拓扑的特征数据,提取独立的特征数据,然后构建数据集为若干预设步长的时间序列及其对应的队列长度,之后构建基于Transformer和GRU的神经网络:N个Encoder模块顺序连接第一Linear层、第二Linear层,以预设步长的时间序列为输入、其对应的TSN交换机队列长度为输出,训练神经网络,得到TSN交换机队列长度预测模型,最后将时间序列输入模型中得到TSN交换机队列长度。本发明结合多种特征数据,帮模型更好地理解数据,提升模型性能。基于Transformer和GRU两种方法,可以学习特征数据的全局与局部信息,提升模型性能。
主权项:1.一种基于Transformer和GRU的TSN交换机队列长度预测方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、基于TSN交换机构建集中管理的网络拓扑,采集网络拓扑的特征数据;S2、在特征数据中提取独立的特征数据;S3、基于独立的特征数据构建数据集T,数据集T包括:若干预设步长的时间序列及其对应的队列长度;对数据集T划分训练集和测试集;S4、构建基于Transformer和GRU的神经网络,以训练集中预设步长的时间序列为输入、其对应的TSN交换机队列长度为输出,训练神经网络,得到TSN交换机队列长度预测模型Minit;S5、将时间序列输入至TSN交换机队列长度预测模型Minit得到TSN交换机队列长度。
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百度查询: 上海三旺奇通信息科技有限公司 一种基于Transformer和GRU的TSN交换机队列长度预测方法
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