摘要
本发明涉及一种多源数据特征融合的无线网络流量预测方法,属于数据预测技术领域,包括以下步骤:S1:获取历史时刻的网络的历史流量数据,将网络流量转换成热力图;S2:采用残差卷积模型,将相邻区块的流量特征和不同时间跨度下的历史流量特征进行融合,得到流量融合特征;S3:使用卷积网络将天气特征融合为外部特征,将流量融合特征和外部特征融合,得到多源数据融合特征;S4:将多源数据融合特征划分为训练集和测试集,对基于图卷积网络的无线网络流量预测模型进行训练并测试。
技术关键词
融合特征
卷积模型
拉普拉斯
历史流量数据
矩阵
GCN模型
网络流量预测模型
热力图
无线网络
代表训练数据
数据预测技术
天气
网络流量特征
整流单元
网络流量数据
网络结构
系统为您推荐了相关专利信息
多关节机械臂系统
视觉伺服控制方法
伺服控制器
指令滤波器
透视投影矩阵
人形机器人
协方差矩阵
导航方法
联合状态估计
状态估计精度
卫星高光谱
定量识别方法
阴影校正
多源噪声抑制
注意力
企业知识图谱
补全方法
三元组
矩阵
门控神经网络