摘要
本发明提出了一种基于同异步时空特性融合的VNF多维资源需求预测方法,实现步骤为:获取辅助样本集、训练样本集和测试样本集;构建基于同异步时空特性融合的VNF多维资源需求预测网络模型并对其进行迭代训练;获取VNF多维资源需求预测结果。本发明在对预测网络模型进行迭代训练以及获取预测结果的过程中,同异步时空特征融合模块通过同异步邻接矩阵代替图的归一化邻接矩阵,能同时融合VNF的同步空间特征、异步空间特征和时间特征,避免了现有技术忽略不同VNF之间异步空间特征的缺陷,有效提高了VNF多维资源需求的预测精度。
技术关键词
资源需求数据
预测网络模型
时延
需求预测方法
斯皮尔曼相关系数
子模块
特征提取模块
训练样本集
级联
标签
滑动窗口
偏差
矩阵
分块
参数