公开(公告)号：CN116346639A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310199400.9

申请日：2023-03-04

Applicant: 西安电子科技大学青岛计算技术研究院

Inventor： 王建东 ,  李紫微 ,  董学文 ,  章璋 ,  赵双睿 ,  刘力琳 ,  李云豆 ,  张日琪 ,  薛天琳

IPC: H04L41/147 ,  H04L41/14 ,  H04L41/16 ,  H04L41/0896 ,  H04L47/125 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明属于网络流量预测技术领域，公开了一种网络流量预测方法、系统、介质、设备及终端，获取历史网络流量数据以及相关特征数据并对数据进行预处理，得到本征模函数和残余子序列；计算分解后的子序列的样本熵，分别利用LSTM模型和ARIMA模型对本征模函数进行建模，对ARIMA模型和LSTM模型预测后的数据进行重构；构建基于扩张因果卷积的Transformer网络流量预测模型并进行训练，利用训练好的混合模型训练和预测新的数据，得到网络流量的预测值。本发明将基于统计的模型与基于机器学习的模型相结合，基于扩张因果卷积，提升了网络流量的预测精确值，加强表征网络流量数据之间的时间相关性，增强长周期的特征捕获。