龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中国石油大学(华东)
摘要：本发明公开了一种基于时空序列的网络流量预测方法及系统，方法包括以下步骤：对目标区域的流量数据进行时间和空间上的矩阵化；通过密集连接的卷积神经网络获取矩阵化后的数据中的空间特征；通过扩散卷积门控循环单元获取矩阵化后的数据中的时间特征；通过卷积方法获取外部影响因素数据中的影响特征；将空间特征、时间特征和影响特征分别进行卷积后组合为一个矩阵，得到组合矩阵；将组合矩阵与权重矩阵相乘，通过sigmoid函数对相乘结果进行激活，得到网络流量预测结果。本发明解决了现有方法存在的时空因素分析不足、非线性特征提取不充分、长期预测准确性低的技术问题，可以准确预测网络流量。
主权项：1.一种基于时空序列的网络流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取并对目标区域的流量数据进行时间和空间上的矩阵化，得到矩阵化后的数据；S2、通过密集连接的卷积神经网络获取矩阵化后的数据中的空间特征；S3、将矩阵化后的数据中的空间特征作为扩散卷积门控循环单元的输入，获取矩阵化后的数据中的时间特征；S4、对目标区域的流量数据中的外部影响因素数据进行建模，通过卷积方法获取外部影响因素数据中的影响特征；S5、将矩阵化后的数据中的空间特征、矩阵化后的数据中的时间特征和外部影响因素数据中的影响特征分别进行卷积后组合为一个矩阵，得到组合矩阵；将组合矩阵与权重矩阵相乘，通过sigmoid函数对相乘结果进行激活，得到网络流量预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于时空序列的网络流量预测方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号