算力网络流量预测方法、装置及电子设备

本发明公开了一种算力网络流量预测方法、装置及电子设备。该方法包括：获取算力网络中的目标节点在历史时段的历史流量数据；基于历史流量数据，采用目标节点上部署的目标流量预测模型，得到目标节点在预测时段的预测流量数据，其中，预测时段为历史时段之后的时段，目标流量预测模型是基于源节点上的知识，通过迁移学习得到，知识至少包括源节点在处理和预测网络流量时所学习到的参数特征。本发明解决了相关技术中在数据稀缺或分布差异的情况下，算力网络中的部分节点(如目标节点)无法有效实现算力网络流量预测，导致算力网络流量预测不全面且准确性低的技术问题。