集成学习网络流量预测方法、系统、设备、终端、介质专利查询专利号|摘要-满商公司网

集成学习网络流量预测方法、系统、设备、终端、介质

基本信息

申请号	CN202111135948.4	申请日	-
公开（公告）号	CN113905391A	公开（公告）日	2022-01-07
申请公布号	CN113905391A	申请公布日	2022-01-07
分类号	H04W16/22（2009.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I	分类	电通信技术;
发明人	严灵毓;赵羽茜;王春枝;夏金耀;郑坤鹏;周显敬	申请（专利权）人	武汉卓尔信息科技有限公司
代理机构	北京金智普华知识产权代理有限公司	代理人	张晓博
地址	430068湖北省武汉市洪山区南李路28号
法律状态	-

摘要

本发明属于网络管理技术领域，公开了一种集成学习网络流量预测方法、系统、设备、终端、介质，所述集成学习网络流量预测方法包括：进行基于时间与空间的网络流量预测模型的构建；确定基于多层感知机的集成学习网络流量预测模型框架结构；进行基于多层感知机集成学习的网络流量时空建模，通过基于多层感知机的集成学习网络流量预测模型得出预测结果。本发明提供的基于多层感知机集成学习网络流量数据预测应用研究：1）用卷积神经网络与GRU门控单元对网络流量数据进行空间与时间的建模；2）提出一种基于多层感知机的集成学习网络流量预测模型；3）首次将时空建模引入网络流量预测领域。本发明预测结果精准度高，适应复杂因素影响，且控制更加准确。