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申请/专利权人：湖北大学
摘要：本发明公开了一种基于混合图卷积的同步时空基站流量预测方法。针对用户复杂的移动性与网络调度分配机制的随机性挑战，以及在提取流量空间特征时存在的局部过度集中现象。本发明通过门控时序卷积网络，细粒度的提取临近时、临近天、临近周这三类短期流量特征，同时将基于空域的动态图卷积网络与基于谱域的自适应图卷积网络相融合，双图结构可有效地提取用户与网络调度的突发性随机依赖关系。最后为避免图卷积网络的局部特征过度集中现象，创新性引入一个时空门控机制，动态的融合时序特征与空间特征。实验结果表明该方案在短期还是中长期预测中都具有较好的性能表现，即使在最后一个时间步上，也可将误差保持在相对稳定范围。
主权项：1.一种基于混合图卷积的同步时空多步流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、按照蜂窝流量在时序上的周期性与季节特性，将时空数据集细粒度的切取划分为三个相同长度的历史时间步长，再使用门控时序卷积网络提取流量的短期时序特征；步骤二、按照蜂窝流量在空间上的随机性与突发性，将基于空域的动态图卷积网络与基于谱域的自适应图卷积网络相融合，使用混合图结构来提取流量的空间特征；步骤三、针对图卷积网络过度关注局部特征的问题，在同步时空特征融合模块动态加权融合数据的空间特征与时间特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北大学 一种基于混合图卷积的同步时空多步流量预测方法
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