一种基于轻量GRU的业务流量识别方法

本发明公开了一种基于轻量GRU的业务流量识别方法，涉及业务流量识别领域。本发明的模型主体由轻量GRU结构串联而成，该结构基于传统GRU模型框架，通过门控独立化和并行计算，极大地降低了训练复杂度，在保证长序列建模能力的同时实现了高效的训练加速能力。具体过程为：将业务流量数据按照应用类别进行存放，进行预处理后进行训练，训练基于轻量GRU的业务流量识别模型，生成权重参数文件；在实际应用阶段，业务流量识别模型导入权重参数，读取流量数据样本，进行计算后生成业务类别。本发明可以对网络流量数据进行快速的语义表征，实现业务流量的精确识别，为实时性的流量识别任务提供高效的序列建模处理方案。