申请/专利权人：广州丰石科技有限公司

申请日：2022-12-15

公开（公告）日：2023-01-13

公开（公告）号：CN115604131A

主分类号：H04L41/147

分类号：H04L41/147;H04L41/16;H04L43/0876;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.04.07#授权;2023.02.07#实质审查的生效;2023.01.13#公开

摘要：本发明涉及链路流量预测领域，尤其涉及一种链路流量预测方法、系统、电子设备及介质。一种链路流量预测方法，包括：获取新链路组的流量实时数据；将所述流量实时数据输入到流量预测模型中，得到下一时间段网络流量预测值；其中，所述流量预测模型基于模拟新链路的模拟历史数据训练得到。通过新链路的模拟历史数据训练得到的流量预测模型，在训练时大大降低对数据集大小的依赖，能够有效的解决新链路组新任务这样的冷启动问题，而且得到的流量预测模型更可控，且准确率大大提高。

主权项：1.一种链路流量预测方法，其特征在于，包括：获取新链路组的流量实时数据；将所述流量实时数据输入到流量预测模型中，得到下一时间段网络流量预测值；其中，所述流量预测模型基于模拟新链路的模拟历史数据训练得到；所述流量预测模型的训练过程包括：获取每个链路组的时序数据和空间数据；其中，所述时序数据为链路组的流量数据，所述空间数据为链路组的外部数据；使用模拟模型基于所述时序数据和所述空间数据生成模拟历史数据；所述预测模型基于生成对抗网络模型得到；将所述模拟历史数据作为新链路组的第一历史链路数据，结合其他链路的第二历史链路数据一起作为训练数据；使用所述训练数据对初始化的多重时序高阶算法-DeepAR神经网络模型进行训练得到所述流量预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州丰石科技有限公司 一种链路流量预测方法、系统、电子设备及介质

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