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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明提供一种基于联邦迁移学习的网络流量预测方法和装置，方法包括：获取目标域的网络流量数据；将目标域的网络流量数据输入至网络流量预测模型中，得到目标域下一时刻的目标网络流量；其中，网络流量预测模型为基于多个域的多个局部模型进行动态权重聚合得到，每个局部模型均包括特征提取模块、生成对抗模块和预测模块；特征提取模块用于提取网络流量数据中的时序特征和空间特征；生成对抗模块用于生成自适应分布的特征，并基于时序特征、空间特征和自适应分布的特征与特征提取模块作对抗训练；预测模块用于基于时序特征和空间特征预测得到对应域下一时刻的网络流量。通过本发明提供的方法，实现目标域网络流量的预测。
主权项：1.一种基于联邦迁移学习的网络流量预测方法，其特征在于，包括：获取目标域的网络流量数据；将所述目标域的网络流量数据输入至预训练的网络流量预测模型中，得到所述目标域下一时刻的目标网络流量；其中，所述网络流量预测模型为基于多个域的多个局部模型进行动态权重聚合得到，每个所述局部模型均包括特征提取模块、生成对抗模块和预测模块；所述特征提取模块用于提取网络流量数据中的时序特征和空间特征，并将所述时序特征和所述空间特征输入至所述生成对抗模块和所述预测模块中；所述生成对抗模块用于生成自适应分布的特征，并基于所述时序特征、所述空间特征和所述自适应分布的特征与所述特征提取模块作对抗训练；所述预测模块用于基于所述时序特征和所述空间特征预测得到对应域下一时刻的网络流量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 基于联邦迁移学习的网络流量预测方法和装置
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