一种流量预测方法、装置及存储介质.pdf
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一种流量预测方法、装置及存储介质.pdf
本申请提供一种流量预测方法、装置及存储介质,涉及通信技术领域,解决了现有技术无法快速、准确的预测网络流量的技术问题。该流量预测方法包括:获取第一时间段内的第一流量信息;确定第一流量信息的第一特征数据;第一特征数据包括以时序特征划分的第一时序特征数据;将第一特征数据输入到预先训练好的流量预测模型中,以得到目标时间段的流量预测信息;流量预测模型为根据第二时间段的第二流量信息的第二时序特征数据、双向编码算法和残差连接解码算法训练得到的;目标时间段位于第一时间段和第二时间段之后。
流量预测方法、装置及存储介质.pdf
本发明提供了一种流量预测方法、装置及存储介质;通过获取多个第一时间段分别对应的样本流量数据;采用预测模型对多个样本流量数据进行预测,得到目标时间段的预测流量数据;提取预测流量数据的目标特征信息,并基于目标特征信息确定出与预测流量数据相似度最大的目标参考流量数据;基于目标参考流量数据在至少一个维度上的流量占比信息,确定预测流量数据分别对应至少一个维度的目标流量信息,由于目标参考流量数据是与预测流量数据在各个维度上都相似度最大的流量数据,再根据目标参考流量数据在至少一个维度上的流量分布信息来对应确定预测流量数
一种预测模型训练方法、流量预测方法、装置及存储介质.pdf
本申请的实施例揭示了一种预测模型训练方法、流量预测方法、装置及存储介质,预测模型训练方法包括:获取历史流量数据,并对历史流量数据进行数据转换,得到初始流量时间序列数据;对初始流量时间序列数据进行异常检测,以检测初始流量时间序列数据中的异常数据;对检测到的异常数据进行修复,得到目标流量时间序列数据;根据目标流量时间序列数据对初始神经网络模型进行训练,得到用于流量预测的目标神经网络模型,初始神经网络模型中包括长短期记忆网络LSTM,通过对流量时间序列进行异常检测以及异常修复,为后续的精准流量预测减少了冗余信息
一种交通流量预测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种交通流量预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:采集历史交通流量数据,将所述历史交通流量数据按照与预设目标时间的时间相关性划分为多种时间分量数据;对所述多种时间分量数据进行数据处理,生成多种特定流量特征、共享流量特征和数据分布特征;其中,所述数据分布特征包括近似分布特征和条件概率特征;基于所述多种特定流量特征、所述共享流量特征和所述数据分布特征构建交通流量预测模型;采集当前交通流量数据,将所述当前交通流量数据传输给所述交通流量预测模型,生成交通流量预测数据。本方法提升了交通流量预测的精
流量预测方法、装置、存储介质及电子设备.pdf
本公开涉及流量预测方法、装置、存储介质及电子设备,该方法包括:获取目标时段下的流量分布图,上述流量分布图中第一节点和第二节点分别为已知流量的节点和未知流量的节点;基于流量守恒约束和每一第一节点的流量,确定每一第二节点的初测流量;基于上述流量分布图中各上述第一节点的流量以及各上述第二节点的初测流量,确定上述流量分布图中每一节点的权重,上述权重表征上述每一节点对下游节点的流量贡献度;基于上述每一节点的权重,确定上述每一第二节点的目标预测流量。本公开可以显著提升流量预测的准确度。