[发明专利]一种基于事件关联的网络流量预测方法及系统有效
| 申请号： | 202011317937.3 | 申请日： | 2020-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN112671551B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 杨胜钊;霍可可;孙锋;吴向军;石磊 | 申请（专利权）人： | 中国船舶重工集团公司第七0九研究所 |
| 主分类号： | H04L41/147 | 分类号： | H04L41/147;H04W24/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉河山金堂专利事务所(普通合伙) 42212 | 代理人： | 胡清堂 |
| 地址： | 430205 湖北省武汉市*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于事件关联的网络流量预测方法，步骤如下：步骤1、采集原始数据流或流采样数据；步骤2、分析事件信息和流量信息；步骤3、使用运行周期中的节点事件序列与流量特征序列建立训练集；步骤4、持续采集数据，根据协议分析，训练神经网络，预测单节点或全网流量。本发明还公开了基于事件关联的网络流量预测系统，包括：数据采集模块；数据建模模块：将数据建立以节点相关的特征；神经网络训练模块：神经网络训练，建立神经网络；预测模块：使用流量特征和节点状态，输入神经网络预测后续流量趋势。本发明实现了对事件相关型网络的流量预测，解决了传统时序预测方法在流量的时序和周期上存在的失效问题，可以广泛应用于网络领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 事件 关联 网络流量 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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