一种基于神经网络的带宽预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202010204155.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111371626B | 公开（公告）日 | 2021-05-28 |
| 申请公布号 | CN111371626B | 申请公布日 | 2021-05-28 |
| 分类号 | H04L12/26(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;H04L12/24(2006.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 张旭;张欣宇;薛雨;马展 | 申请（专利权）人 | 成都云格致力科技有限公司 |
| 代理机构 | 江苏法德东恒律师事务所 | 代理人 | 李媛媛 |
| 地址 | 210046江苏省南京市栖霞区仙林大道163号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于神经网络的带宽预测方法。该方法的步骤为：(1)建立神经网络模型并进行训练，神经网络模型的输入为历史时刻的带宽变化特征，输出为未来时刻的带宽预测值；(2)记录用户的实时带宽数据并按照时间排序；将实时带宽数据按照设定的采样间隔进行采样；(3)提取带宽的时序特征；(4)将带宽的时序特征输入训练好的神经网络模型，计算未来时刻的带宽量化因子；(5)将计算得到的带宽量化因子转换为预测的未来时刻带宽。本发明提出了一种量化反映未来网络状态变化的方法，在带宽测量的基础上预测未来的带宽，弥补带宽测量耗时长的缺陷，能有效指导互联网应用应对网络变化。 |
