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龙图腾网恭喜南京南瑞信息通信科技有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网山东省电力公司;国网山东省电力公司经济技术研究院申请的专利一种基于时空特征融合的网络流量预测方法、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115758643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211488370.5，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权一种基于时空特征融合的网络流量预测方法、装置及存储介质是由陆涛;张浩;管荑;李菁竹;马涛;何迎利;冯宝;姚月月;南天;丁雍;周飞飞;蔡鹏;葛红舞;卢岸;胡光宇;贾鹏;罗衡森;李宇航;李芹设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空特征融合的网络流量预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空特征融合的网络流量预测方法、装置及存储介质，属于智能电网技术领域，方法包括：将各网络设备的历史网络流量和空间拓扑输入至预构建的GAN模型，由GAN模型中的生成器进行拟合训练，并输出生成流量；将生成流量和与其相对应的网络流量真实值输入至GAN模型中的鉴别器，进行鉴别训练，并输出相应的鉴别概率；根据鉴别概率，更新生成器和鉴别器中的训练参数；若训练参数达到稳定并收敛，则由GAN模型输出预测流量，否则，继续训练，直到训练参数达到稳定并收敛。该方法通过准确的网络流量预测，能够提高能源互联网切片智能管控平台中所涉及到的FlexE设备动态资源调度和编排算法的性能。

本发明授权一种基于时空特征融合的网络流量预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时空特征融合的网络流量预测方法，其特征在于，包括：将各网络设备的历史网络流量和空间拓扑输入至预构建的GAN模型，由所述GAN模型中的生成器进行拟合训练，并输出生成流量；将所述生成流量和与其相对应的网络流量真实值输入至所述GAN模型中的鉴别器，进行鉴别训练，并输出相应的鉴别概率；根据所述鉴别概率，更新所述生成器和鉴别器中的训练参数；若所述训练参数达到稳定并收敛，则由所述GAN模型输出预测流量，否则，继续训练，直到所述训练参数达到稳定并收敛；其中，所述鉴别概率代表所述生成流量和与其相对应的网络流量真实值的匹配度；所述预测流量为所述生成流量；所述生成器包括：用于输出时间信息序列的时间信息学习模块、用于输出空间信息序列的空间信息学习模块，以及用于拼接所述时间信息序列和空间信息序列的时空融合模块；所述时间信息学习模块包括：使用分段聚合操作，将所述历史网络流量的时序数据进行成倍压缩聚合；使用格拉姆角场中的对应做角度和或对应做角度差操作，将压缩聚合后的时序数据进行对应角做差或做和，并使用余弦操作，以获取时序矩阵；将所述时序矩阵以图像的形式进行表达，以获取时序特征图；使用卷积操作中的不同卷积核学习所述时序特征图中不同时间间隔的时间相关性，以输出时间信息序列；其中，将所述历史网络流量的时序数据进行成倍压缩聚合，所采用的倍数通过分段设定。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京南瑞信息通信科技有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网山东省电力公司;国网山东省电力公司经济技术研究院，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区南瑞路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。