基于并行双通道时空网络的流量数据修复技术

摘要：

流量数据丢失是网络系统中常见的问题,通常由传感器故障、传输错误和存储丢失引起.现有的数据修复方法无法学习流量数据的多维特征,因此本文提出了一种结合双向长短期记忆网络与多尺度卷积网络的双通道并行架构(ST-MFCN)用于填补流量数据的缺失值,同时设计了一种新的对抗性损失函数进一步提高预测精度,该模型有效地学习流量数据的时间特征和动态空间特征.本文在Web traffic time series数据集上对模型进行测试,并与现有的修复方法进行对比,实验结果表明,ST-MFCN能够减少数据恢复的误差,提升了数据修复的精确度,为网络系统中的流量数据修复提供了一种稳健高效的解决方案.

关键词：流量数据、时间序列、数据缺失、并行架构、流量识别、数据挖掘

所属期刊栏目：33

分类号：TK122;TP309.3;X53

资助基金：国家自然科学基金61705109

在线出版日期：2024-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：99-109