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龙图腾网获悉中电信数智科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的城域网流量预测应用方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119496711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411496301.8，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权一种基于神经网络的城域网流量预测应用方法是由马凯;高长春;卞国震;白亚;朱文勇设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的城域网流量预测应用方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的城域网流量预测应用方法，属于网络流量技术领域，包括：数据采集及预处理；划分训练集、验证集和测试集；采用70％、20％和10％的数据进行模型训练、调优和评估；将流量数据输入双层堆叠LSTM网络，获取隐状态信息并提取网络流量的时序特征和依赖性；利用编码器捕捉流量中的长短期依赖关系；通过自注意力机制提取全局依赖特征；采用解码器逐步预测未来多个时间点的流量数据；模型训练中采用早停策略防止过拟合；对模型预测结果进行反标准化处理，恢复原始尺度；对模型预测结果进行评估。本发明通过对城域网的历史数据和特征数据进行深度学习模型的训练和优化，显著提升IP化网络流量预测的精准度。

本发明授权一种基于神经网络的城域网流量预测应用方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的城域网流量预测应用方法，其特征在于，包括： S1，数据采集及预处理，包括：从城域网的历史流量数据中收集设备IP、端口、时间戳、流入流量、流出流量和带宽数据；进行数据清洗，处理缺失值和异常值；对网络流量数据进行标准化处理；提取时间特征和分类特征，为后续模型训练提供输入； S2，基于历史流量数据训练双层LSTM神经网络模型，包括：首先按照时间顺序划分数据集，包括训练集、验证集和测试集；其中，训练集用于模型参数学习，验证集用于模型超参数调优及评估，测试集用于对模型进行最终性能评估； S3，将流量数据输入双层LSTM神经网络模型，获取隐状态信息和特征表示，利用LSTM编码器捕捉网络流量数据中的长短期依赖关系，并提取时序特征和相关依赖关系； S4，引入多个Transformer块，通过Transformer自注意力机制提取全局依赖特征； S5，采用训练好的双层LSTM神经网络模型进行网络流量预测，将最近的历史流量数据输入LSTM解码器，逐步生成未来多个时间点的预测流量序列；其中，所述LSTM解码器通过零向量输入，并结合LSTM编码器的隐状态信息，逐步生成未来多个时间点的流量预测数据，包括：基于5分钟间隔的历史数据预测未来24小时的流量，即生成288个时间点的预测结果；LSTM解码器通过多层LSTM网络逐步输出预测结果，并通过时间分布密集层生成最终的预测值； 所述LSTM神经网络模型支持定期更新，包括：根据网络环境的变化，定期动态调整双层LSTM神经网络模型，包括：调整模型参数和模型结构的优化调整； 所述调整模型参数的过程，包括： 针对不同的网络环境，使用已有的预训练模型进行微调，包括：冻结模型的部分层，重新训练模型的最后一层或多个层，以适应新的数据分布，从而提升模型在新环境下的预测性能； 利用自适应优化算法动态调整学习率，使双层LSTM神经网络模型适应不同的数据特征； 所述模型结构的优化调整，包括： 使用自动架构搜索NAS方法，自动选择最适合当前网络环境的模型架构，根据硬件资源和性能需求优化模型结构； 将双层LSTM神经网络模型分解为多个功能模块，并根据不同的网络条件动态组合上述功能模块； 引入门控机制，使双层LSTM神经网络模型根据输入流量的特征自动选择不同的处理路径； S6，在双层LSTM神经网络模型训练过程中，采用早停策略防止过拟合，设定训练周期、批次大小和验证集分割比例，确保模型在训练集和验证集上均表现良好；当验证集性能在连续预设数量的epoch内不再提升时，自动停止训练；训练完成后，将最优模型保存为.h5格式，并应用于测试集进行预测； S7，对模型预测结果进行反标准化处理，恢复原始尺度，包括：根据数据标准化时使用的参数，将预测结果还原为原始数据的尺度；其中，所述标准化时使用的参数包括：最小值、最大值、均值和标准差； S8，对模型预测结果进行评估，包括：将预测结果与实际网络流量数据进行对比，评估模型的预测性能，并结合时间序列可视化分析，检查模型在不同时间段的预测误差和表现。

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