[發明專利]一種以流量工程為中心的流量矩陣預測方法

有效

• 申請號: 202110810615.0
• 申請日: 2021-07-16
• 公開（公告）號: CN113556266B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 郭澤華;張云天;韓寧;竇松石
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: H04L43/0876
• 分類號: H04L43/0876;H04L41/147;G06F18/214;G06N3/0442;G06N3/08
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 代麗

1.一種以流量工程為中心的流量矩陣預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、采集待測網絡M天內連續時間點的流量矩陣，形成歷史數據集；其中，以預測時間點的前P個時間點對應的實際流量矩陣作為輸入樣本，以預測的后N個時間點對應的實際流量矩陣作為標簽，形成訓練樣本集及測試樣本集；

步驟2、建立流量矩陣預測模型，所述流量矩陣預測模型依次包括：歸一化層、展開層、嵌入層、時序模型層、映射裁剪重組層及誤差計算層；

其中，所述歸一化層用于對輸入的流量矩陣進行歸一化處理；所述展開層用于將所述歸一化層生成的流量矩陣展開為一維向量；所述嵌入層用于對所述展開層生成的一維向量進行線性變換，獲取一維向量中包含的空間關系；所述時序模型層，包括分別由門控循環單元形成的編碼器和解碼器，用于對所述嵌入層生成的向量進行迭代計算；所述映射裁剪重組層，用于將所述時序模型層輸出的隱狀態映射到輸出向量，并對所述輸出向量進行值的裁切后重組成預測流量矩陣；所述誤差計算層，用于訓練過程中流量矩陣預測模型的誤差計算，并根據誤差情況迭代更新所述流量矩陣預測模型中的參數；

步驟3、采用所述步驟1中形成的訓練樣本集對所述流量矩陣預測模型進行訓練，當訓練迭代次數達到閾值時終止所述流量矩陣預測模型的訓練；采用所述步驟1中形成的測試樣本集測試所述流量矩陣預測模型，若所述流量矩陣預測模型的精度達到要求，則完成訓練過程，執行步驟4；否則，執行所述步驟3；

步驟4、將待預測流量矩陣之前的P個時間點的流量矩陣輸入所述步驟3訓練得到的所述流量矩陣預測模型的編碼器部分，并將P個時間點中最后一個時間點對應的流量矩陣、所述解碼器第一個時序輸出的流量矩陣、所述解碼器第二個時序輸出的流量矩陣依次輸入所述解碼器，最終所述解碼器輸出N個待預測的流量矩陣即為所述待預測流量矩陣。

2.根據權利要求1所述的流量矩陣預測方法，其特征在于，所述步驟1中的所述時間點以分鐘為單位。

3.根據權利要求1所述的流量矩陣預測方法，其特征在于，所述歸一化層的處理方式為：所述流量矩陣的每個元素值均除以流量矩陣中元素的最大值。

4.根據權利要求1所述的流量矩陣預測方法，其特征在于，所述嵌入層的處理方式為：令所述展開層輸出的一維向量與元素矩陣進行點乘，所述元素矩陣的維度為預先設定；所述元素矩陣中元素的初始值根據Kaiming均勻分布函數確定，元素的最終確定取值由訓練過程確定。

5.根據權利要求1所述的流量矩陣預測方法，其特征在于，所述時序模型層中的所述編碼器的處理方式為：所述嵌入層生成的向量按照時序依次輸入門控循環單元后輸出為隱狀態，所述編碼器的初始隱狀態為元素值均為0的矩陣；

所述解碼器的輸入依次為所述嵌入層生成的P個時間點中最后一個時間點所對應的向量，以及所述嵌入層生成的N個時間點中前N-1個時間的對應的向量，所述解碼器的輸出為隱狀態；所述解碼器的初始隱狀態為所述編碼器最后一次迭代輸出的隱狀態。

6.根據權利要求1所述的流量矩陣預測方法，其特征在于，所述誤差計算層采用基于時間的反向傳播算法迭代更新所述流量矩陣預測模型中的參數。