一种面向工业TSN网络的流量预测和动态调度方法

本公开的实施例提供了一种面向工业TSN网络的流量预测和动态调度方法，应用于网络流量管理技术领域。所述方法包括：从工业TSN网络中收集数据并进行预处理，生成基于时间序列排序的数据包序列；基于任务需求和网络特性，从数据包序列中提取流量特征构建数据拟合模型；基于数据拟合模型，对数据包序列进行拟合，生成拟合时序数据；对拟合时序数据进行聚类分析，预测未来的网络流量变化趋势，并根据预测结果获取对应的预设策略；基于预测结果和对应的预设策略，动态调整网络配置，进行流量整形和优先级调度。以此方式，可以解决现有技术难以应对工业TSN网络环境中复杂多变的流量需求的问题，实现对网络资源的高效利用和网络性能的优化。