一种基于深度学习的网络流量预测方法与系统

本发明提供一种基于深度学习的网络流量预测方法与系统，属于网络流量预测领域，方法包括：首先对流量数据进行归一化处理得到归一化的流量数据，依据网络拓扑构建邻接矩阵。然后以预设的步长对所述归一化的流量数据进行划分，得到网络流量数据集，并划分为训练集和测试集。接着构建基于深度学习的网络流量预测网络，包括空间处理模块和时间处理模块；以训练集训练网络流量预测神经网络，得到网络流量预测模型。最后将测试集的流量数据输入至网络流量预测模型中，获得预测的网络流量。本发明一方面有助于优化网络性能，减少拥塞，提高数据传输效率，提升用户体验，另一方面，有助于有效预测网络资源需求，提高资源利用率，避免不必要的资源浪费。