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公开(公告)号：CN116155753A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211503918.9
申请日：2022-11-28
Applicant: 同济大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段注意力机制的软件定义网络流量预测方法，其包括，对流间自适应特征进行提取；对进行特征提取后的向量，结合编码阶段LSTM进行编码；根据特征提取后的向量，结合时间注意力方法捕获流内长期依赖关系，根据捕获的向量，结合解码阶段LSTM进行非线性部分的预测；根据特征提取后的向量，结合线性自回归方法进行线性预测；根据非线性部分的预测结果和线性部分预测结果，计算目标OD对的流量最终预测结果。本发明在应对高度动态的SDN流量变化时有较大优势，流间注意力机制能够实现自适应特征提取，流内注意力机制能够捕获长期依赖关系，线性自回归模块能够使预测方法在高度动态的SDN流量出现局部极端变化的情况下仍有较好的效果。
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