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龙图腾网获悉中国联合网络通信集团有限公司;中讯邮电咨询设计院有限公司申请的专利一种流量预测方法、装置及存储介质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：CN114282648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202111505623.0，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种流量预测方法、装置及存储介质是由班瑞;杨予光;华润多;王迪;张振超;侯伯尧;张宝昌;王田设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种流量预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种流量预测方法、装置及存储介质，涉及通信技术领域，解决了现有技术无法快速、准确的预测网络流量的技术问题。该流量预测方法包括：获取第一时间段内的第一流量信息；确定第一流量信息的第一特征数据；第一特征数据包括以时序特征划分的第一时序特征数据；将第一特征数据输入到预先训练好的流量预测模型中，以得到目标时间段的流量预测信息；流量预测模型为根据第二时间段的第二流量信息的第二时序特征数据、双向编码算法和残差连接解码算法训练得到的；目标时间段位于第一时间段和第二时间段之后。

本发明授权一种流量预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种流量预测方法，其特征在于，包括： 获取第一时间段内的第一流量信息； 确定所述第一流量信息的第一特征数据；所述第一特征数据包括以时序特征划分的第一时序特征数据； 将所述第一特征数据输入到预先训练好的流量预测模型中，以得到目标时间段的流量预测信息；所述流量预测模型为根据第二时间段的第二流量信息的第二时序特征数据、双向编码算法和残差连接解码算法训练得到的；所述目标时间段位于所述第一时间段和所述第二时间段之后； 所述流量预测模型是通过如下方式训练得到的： 获取所述第二流量信息； 确定所述第二流量信息的第二特征数据；所述第二特征数据包括以时序特征划分的所述第二时序特征数据； 根据所述双向编码算法，利用递归神经网络对所述第二时序特征数据进行双向编码，以得到自左向右编码的第一编码数据和自右向左编码的第二编码数据； 拼接所述第一编码数据和所述第二编码数据，以得到融合序列特征数据； 根据所述残差连接解码算法，构建多层网络模型，并用残差网络连接所述多层网络模型中的各层网络模型； 对所述各层网络模型输出的结果进行加权融合，以得到所述融合序列特征数据的预测结果； 根据第二时序特征数据的预测结果，调整所述各层网络模型中的模型参数，直至收敛，以得到所述流量预测模型； 所述第一编码数据是通过如下公式得到的： t∈[0，T∩N； 其中，用于表示从左到右的顺序编码时间序列的第t个位置的编码结果；上标l表示从左到右的编码结果；T表示总的时间步长；N表示整数集合，t∈[0,T∩N说明t是区间[0，T内的正整数；用于表示隐藏层的计算结果；w为深度学习算法中需要学习的权重；p表示递归神经网络中的滑窗大小，并对应着p个权值矩阵，第i个权值矩阵记为右下标用于表示该权值矩阵用于计算z；x为第二时序特征数据，由于递归神经网络算法中有一个大小为p的滑窗，因此需要对时间序列第t-i个位置的向量进行放射运算用于表示遗忘门的运算结果；用于表示输出门的运算结果；tanh用于表示双曲正切函数；σ用于表示sigmoid函数；用于表示将传递给第t+1个位置的递归神经网络进行计算；ct-1是第t-1个位置递归神经网络计算得到的结果；⊙为矩阵相同位置乘法。

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