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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于动态图时空相关性与自适应对抗训练的流量预测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：CN119211044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411265763.9，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权基于动态图时空相关性与自适应对抗训练的流量预测方法是由张慧;张骁雄;丁鲲;刘茗;孙毅;张可;蒋国权设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态图时空相关性与自适应对抗训练的流量预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于动态图时空相关性与自适应对抗训练的流量预测方法。所述方法包括：利用自适应图卷积网络通过学习动态图数据捕捉得到动态图空间嵌入表示；根据时间注意力网络对动态图数据进行捕获，得到动态图时间嵌入表示；获得动态图嵌入；将动态图嵌入作为起始嵌入和预先设置的最后一个对抗节点嵌入定义为上下文节点嵌入作为策略网络的输入后设置对抗奖励函数和损失函数后对所述策略网络进行训练，根据训练好的策略网络输出更新动态图，对更新后的动态图进行空间相关性捕获和时间相关性捕获，得到当前网络设备对应的流量预测结果。采用本方法能够有效应对数据污染和节点异常，并适应不断变化的网络条件实现流量预测。

本发明授权基于动态图时空相关性与自适应对抗训练的流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图时空相关性与自适应对抗训练的流量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 将网络设备建模为动态图；所述动态图包括节点集、边集和邻接矩阵；所述节点集包括多个节点；所述节点包括服务器、路由器和交换机；获取历史时刻的网络设备对应的动态图数据； 利用自适应图卷积网络通过学习动态图数据中的节点和边的动态变化捕捉得到动态图空间嵌入表示；根据时间注意力网络对所述动态图数据中的节点间的时间相关性进行捕获，得到动态图时间嵌入表示； 对所述动态图空间嵌入表示和动态图时间嵌入表示输入进行非线性激活和线性组合获得动态图嵌入；将动态图嵌入作为起始嵌入和预先设置的最后一个对抗节点嵌入定义为上下文节点嵌入作为策略网络的输入； 在所述策略网络中根据多头注意力机制对所述上下文节点进行更新，得到更新后的初始节点嵌入；利用所述更新后的初始节点嵌入计算下一个节点概率，选择最高概率的节点在所有节点中作为下一采样的对抗节点；向所述策略网络中施加对抗节点，根据施加对抗节点前后的预测性能变化设置策略网络的对抗奖励函数和损失函数； 利用所述对抗奖励函数和损失函数对所述策略网络进行训练，根据训练好的策略网络输出更新后的对抗节点；根据更新后的对抗节点更新所述动态图，对所述更新后的动态图进行空间相关性捕获和时间相关性捕获，得到当前网络设备对应的流量预测结果。

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