公开(公告)号：CN114462679B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202210003743.9

申请日：2022-01-04

Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司

Inventor： 杜翠凤 ,  何独一 ,  蒋仕宝 ,  罗春艳

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明涉及通信技术领域，公开了一种基于深度学习的网络流量预测方法、装置、设备及介质，方法包括获取网络流量数据；对所述网络流量数据进行预处理，得到流量预测数据；基于卷积神经网络和长短期记忆网络对所述流量预测数据进行特征提取，得到时间特征和空间特征；根据多模态注意力机制网络对所述时间特征和所述空间特征进行融合，得到网络流量预测结果。本方法能够减小预测结果的误差，提高预测结果的准确度。

公开(公告)号：CN114462679A

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202210003743.9

申请日：2022-01-04

Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司

Inventor： 杜翠凤 ,  何独一 ,  蒋仕宝 ,  罗春艳

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及通信技术领域，公开了一种基于深度学习的网络流量预测方法、装置、设备及介质，方法包括获取网络流量数据；对所述网络流量数据进行预处理，得到流量预测数据；基于卷积神经网络和长短期记忆网络对所述流量预测数据进行特征提取，得到时间特征和空间特征；根据多模态注意力机制网络对所述时间特征和所述空间特征进行融合，得到网络流量预测结果。本方法能够减小预测结果的误差，提高预测结果的准确度。