基于神经网络的流量控制方法

本发明为基于神经网络的流量控制方法，涉及网络流量控制技术领域，本发明通过采集网络流量元数据，并构建标准化特征数据集，基于混合神经网络进行流量数据分类与预测，生成差异化流量控制策略，并实施策略优化与动态调整；利用多环境采集的流量元数据提取统计特征，结合卷积神经网络与长短期记忆网络进行时空特征融合与注意力加权，实现网络状态识别与流量趋势分析；基于分析结果生成适配不同网络环境的控制策略，并通过强化学习进行策略优化与实时调整；有效解决了复杂网络环境下流量精准控制与动态策略调整的难题，提升了流量控制的准确性、自适应性和系统稳定性。