流量预测方法、装置及介质

本申请提供一种流量预测方法、装置及介质，涉及网络技术领域，用于解决目前对小样本非平稳无线网络数据流量预测能力不足的问题。所述方法包括：根据采集时间序列流量数据，获取流量预测模型的第0层神经网络层的激活值；依次在流量预测模型的0～L层神经网络层的每相邻两层之间，根据第l∈[0,L)层的每第i个神经网络节点(l,i)的激活值，与(l,i)和第l+1层的每第j个神经网络节点(l+1,j)之间集合小波基函数和样条函数的激活函数，获取第l+1层的激活值；根据流量预测模型的第L层神经网络层的激活值，获取预测时间序列流量数据。本申请通过集合小波基函数和样条函数作为激活函数，实现小波嵌入KAN神经网络对小样本非平稳无线网络数据流量的预测。