面向流量預(yù)測(cè)的時(shí)間相關(guān)圖卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法

摘要： 現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心虛擬網(wǎng)絡(luò)中流量預(yù)測(cè)方法難以表征鏈路之間相關(guān)性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)精度難以提升。基于此，提出了一種時(shí)間相關(guān)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TC-GCN),使能數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)鏈路流量的時(shí)間和空間相關(guān)性表征，提升了流量預(yù)測(cè)精度。首先，構(gòu)建具有時(shí)間屬性的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣，解決虛擬網(wǎng)絡(luò)鏈路間流量異步性導(dǎo)致的預(yù)測(cè)偏差問題，實(shí)現(xiàn)了鏈路相關(guān)性的精準(zhǔn)表征；其次，設(shè)計(jì)基于長(zhǎng)/短窗口圖卷積神經(jīng)... （共10頁(yè)）