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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于深度学习的超长期网络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：CN116633802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310698991.4，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权一种基于深度学习的超长期网络流量预测方法是由马华东;赵东;王义总;黄成豪;高腾设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的超长期网络流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的超长期网络流量预测方法，将周期信息增强的带宽数据输入神经网络的编码器‑解码器架构中，输出未来带宽的预测结果；其中，编码器的输入为历史周期信息增强的带宽数据，输出为从历史周期信息增强的带宽数据中提取的周期性高维特征；解码器的输入为历史和未来时隙周期信息增强的带宽数据，并融合从历史周期信息增强的带宽数据中提取的周期性高维特征，输出为未来带宽的预测结果。本发明提出的基于深度学习的超长期网络流量预测方法，能够对强相关性数据年、日和弱相关性数据周、月分别建模，实现了准确地对整月甚至更长时间的流量数据进行超长期预测，大幅度提升了超长期流量预测的准确性。

本发明授权一种基于深度学习的超长期网络流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的超长期网络流量预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建周期信息增强的带宽数据；对于任意时隙τ∈[t-H,…,t+T-1]，t为当前时隙，H为输入给模型的历史带宽数据长度，T为模型预测的未来带宽数据长度，按照如下步骤构建周期信息增强的带宽数据： S11、将某时隙的带宽dτ和上一年中与该时隙相同位置的时隙的带宽dτ-Y加入带宽数据； S12、采用一个四维时间编码eτ增强所有级别的周期性信息，四维时间编码eτ包括时隙在当天的位置时隙日期在本周的位置时隙日期在本月的位置时隙日期在本年的位置得到时隙τ的周期信息增强的带宽数据 S2、将周期信息增强的带宽数据输入神经网络的编码器-解码器架构中，输出未来带宽的预测结果； 其中，编码器的输入为历史周期信息增强的带宽数据，输出为从历史周期信息增强的带宽数据中提取的周期性高维特征；解码器的输入为历史和未来时隙周期信息增强的带宽数据，并融合从历史周期信息增强的带宽数据中提取的周期性高维特征，输出为未来带宽的预测结果； 编码器中包含1带宽序列嵌入模块，和2M个依次连接的编码模块，其中每个编码模块包含：a自相关子模块，b第一个序列分解子模块，c前馈子模块，和d第二个序列分解子模块； 解码器中包含1带宽序列嵌入模块，和2N个依次连接的解码模块，其中每个解码模块包含：a第一个自相关子模块，b第一个序列分解子模块，c第二个自相关子模块，d第二个序列分解子模块，e前馈子模块，和f第三个序列分解子模块。

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