基于动态扩散卷积交互图神经网络的网络流量预测

摘要：

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

所属期刊栏目：40

分类号：TP393.06(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;湖北省重点研发计划资助项目;湖北省重点研发计划资助项目;湖北省自然科学基金面上类资助项目;湖北工业大学博士科研基金资助项目

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：97-101