一种基于局部降采样和稀疏频率分组的网络流量预测方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于局部降采样和稀疏频率分组的网络流量预测方法
申请号:CN202411589512
申请日期:2024-11-08
公开号:CN119603116B
公开日期:2025-09-16
类型:发明专利
摘要
本公开的基于局部降采样和稀疏频率分组的网络流量预测方法,所述方法包括:将输入序列顺序切分为P个区域;执行区域内降采样操作;对降采样结果进行实序列快速傅里叶变换;对结果执行频率截断操作;执行稀疏频率分组和稀疏频率混合操作;执行跨区域频点预测;执行补零与逆实序列快速傅里叶变换irFFT;以及执行序列重排操作来获得输出序列。
技术关键词
网络流量预测方法 序列 频率 线性 计算机程序产品 代表 深度神经网络 可读存储介质 索引 因子
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于深度强化学习的风电塔筒动态响应自适应调整方法
风电塔筒 深度强化学习模型 数据 动态 生成动作
2
基于低压体积弹性模量补偿的液压机械臂运动控制方法
体积弹性模量 鲁棒控制器 运动控制方法 液压机械臂 矩阵
3
基于数字孪生的水利工程数据智能化监测方法及系统
智能化监测方法 数字孪生模型 元学习方法 水资源利用效率 物理传感器
4
基于胸径监测环的森林生长动态分析系统
动态分析系统 监测点 子模块 因子权重 光照
5
一种新能源汽车电池组充放电智能控制方法及系统
充放电智能控制 新能源汽车电池组 量子态 旋转梯度磁场 监测电池组
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号