申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117857376A

主分类号：H04L41/147

分类号：H04L41/147;H04L41/16;H04L43/0894

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于改进Transformer的网络带宽实时预测方法。首先根据用户自身需求获取数据集，然后使用箱型图方法对数据处理，剔除负数和异常值；建立基于改进Transformer的带宽预测模型，对传统的Transformer结构进行改进，引入了生成式编码结构；最后获取待预测场景当前的带宽数据作为训练好的模型的输入，获得网络带宽预测值，实时的带宽数据预测。本发明采用生成式编码结构改进Transformer模型在设计上更注重特征与目标的相关性，而不仅仅是特征之间的相关性。这种结构的设计使得模型更有可能学到输入序列中的有用信息，能够更好地捕捉目标与历史信息的关系。

主权项：1.一种基于改进Transformer的网络带宽实时预测方法，其特征在于，具体实施步骤如下：步骤1：准备数据，数据集为根据用户自身需求所采集得到，所述的数据集包括N个场景的带宽信息数据；步骤2：数据处理，使用箱型图方法对数据处理，剔除负数和异常值；步骤3：建立基于改进Transformer的带宽预测模型：所述的基于改进Transformer的带宽预测模型，引入了多头注意力机制，通过使用多个并行的注意力头，每个头都专注于捕获不同时间段之间的关联性；同时，对传统的Transformer结构进行改进，引入了生成式编码结构；步骤4、基于训练好的带宽预测模型实现网络带宽实时预测；获取待预测场景当前的带宽数据作为训练好的最优模型的输入，获得网络带宽预测值，实时的带宽数据预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于改进Transformer的网络带宽实时预测方法

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