摘要
本发明公开了一种动态行为模型驱动的物联网卡流量拟合系统,涉及物联网技术领域,包括:特征采集单元、时空行为图谱构建单元、多模态流量拟合单元、动态置信域标注单元和自适应流量预测单元。本发明构建了动态行为模型驱动的全链路物联网卡流量拟合系统,通过时空行为图谱构建单元捕捉设备间通信依赖关系并融合领域知识,多模态流量拟合单元采用混合深度神经网络架构融合时序与空间特征并结合对抗训练提升精度,动态置信域标注单元检测识别异常,自适应流量预测单元实现跨设备模式泛化与多步长预测,解决了传统系统特征提取局限、模型适应性差、不确定性量化缺失及资源调度滞后的问题,实现了流量拟合准确性、资源利用率的显著提升。
技术关键词
拟合系统
动态
深度神经网络架构
图谱
知识蒸馏技术
神经网络推理
多模态
概念漂移检测技术
采集单元
节点
分布式检测技术
生成对抗网络架构
跨设备
矩阵
捕捉设备
特征提取模块
拓扑特征
时空注意力机制