基于多种卷积神经网络的卫星网络流量时空特征预测方法

本发明涉及基于多种卷积神经网络的卫星网络流量时空特征预测方法，包括以下步骤：步骤1：对输入数据进行预处理，所述输入数据包括卫星网络流量数据与卫星网络拓扑信息；步骤2：提取空间特征，通过GCN模块处理卫星网络流量的空间依赖关系；步骤3：提取时间特征，通过双分支Transformer编码器结构提取卫星网络流量在时间维度上的全局特征和局部特征，全局分支是通过因果卷积与全局注意力机制处理长期依赖，局部分支是通过动态卷积与局部注意力机制处理短时突变；步骤4：融合时空特征与输出预测，空间特征和时间特征的融合，通过线性层输出卫星网络流量的预测结果。其能够提升卫星网络流量预测的准确性和鲁棒性。