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申请/专利权人：四川省通信产业服务有限公司科技分公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的城域网流量预测方法，属于城域网技术领域，包括如下步骤：获取城域光网络流量时序变化数据集；构建城域光网络流量数据预测模型；将城域光网络流量时序变化数据集输入城域光网络流量数据预测模型进行训练，得到训练后的城域光网络流量数据预测模型；利用训练后的城域光网络流量数据预测模型，对任意需要进行城域光网络流量数据预测的目标区域进行目标时段的流量预测，得到目标区域在目标时段的流量预测结果。本发明解决了现有城域网潮汐流量预测方法时空特征提取不充分，以及面对大量数据预测不稳定的问题。
主权项：1.一种基于机器学习的城域网流量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取城域光网络流量时序变化数据集；S2、构建城域光网络流量数据预测模型；S3、将城域光网络流量时序变化数据集输入城域光网络流量数据预测模型进行训练，得到训练后的城域光网络流量数据预测模型；S4、利用训练后的城域光网络流量数据预测模型，对任意需要进行城域光网络流量数据预测的目标区域进行目标时段的流量预测，得到目标区域在目标时段的流量预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省通信产业服务有限公司科技分公司 基于机器学习的城域网流量预测方法
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