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基于动态扩散卷积交互图神经网络的网络流量预测
被引量：
7
1
作者
王菁
文晓东
王春枝
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第1期97-101,共5页
现有的网络流量预测模型存在着泛化能力弱和预测准确率低等问题,为了解决此问题,提出了一种结合动态扩散卷积模块和卷积交互模块的预测模型。动态扩散卷积模块可以提取网络流量中复杂的空间特征和动态特性,而卷积交互模块则能捕获到流...
现有的网络流量预测模型存在着泛化能力弱和预测准确率低等问题,为了解决此问题,提出了一种结合动态扩散卷积模块和卷积交互模块的预测模型。动态扩散卷积模块可以提取网络流量中复杂的空间特征和动态特性,而卷积交互模块则能捕获到流量中的时间特征,两者的有机结合可以有效预测网络中的流量。通过与其他网络流量预测模型在美国能源科学网(ESnet)流量数据上进行对比实验,验证了提出的动态扩散卷积交互图神经网络模型(DDCIGNN)的有效性。实验结果表明,DDCIGNN模型的均方根误差(RMSE)在最好的情况下优化了大约13.0%,说明该模型能够进行更有效的网络流量预测。
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关键词
网络流量预测
动态扩散卷积
卷积
交互
图神经网络
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职称材料
题名
基于动态扩散卷积交互图神经网络的网络流量预测
被引量：
7
1
作者
王菁
文晓东
王春枝
机构
湖北工业大学计算机学院
武汉大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第1期97-101,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61772180)
湖北省重点研发计划资助项目(2020BHB004,2020BAB012)
+1 种基金
湖北省自然科学基金面上类资助项目(2021CFB606)
湖北工业大学博士科研基金资助项目(BSQD2020062)。
文摘
现有的网络流量预测模型存在着泛化能力弱和预测准确率低等问题,为了解决此问题,提出了一种结合动态扩散卷积模块和卷积交互模块的预测模型。动态扩散卷积模块可以提取网络流量中复杂的空间特征和动态特性,而卷积交互模块则能捕获到流量中的时间特征,两者的有机结合可以有效预测网络中的流量。通过与其他网络流量预测模型在美国能源科学网(ESnet)流量数据上进行对比实验,验证了提出的动态扩散卷积交互图神经网络模型(DDCIGNN)的有效性。实验结果表明,DDCIGNN模型的均方根误差(RMSE)在最好的情况下优化了大约13.0%,说明该模型能够进行更有效的网络流量预测。
关键词
网络流量预测
动态扩散卷积
卷积
交互
图神经网络
Keywords
network traffic prediction
dynamic diffusion convolution
convolution interaction
graph neural networks
分类号
TP393.06 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态扩散卷积交互图神经网络的网络流量预测
王菁
文晓东
王春枝
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
7
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