基于动态扩散卷积交互图神经网络的网络流量预测
Network traffic prediction based on dynamic diffusion convolutional interaction graph neural network
1. 湖北工业大学 计算机学院, 武汉 430068
2. 武汉大学 计算机学院, 武汉 430072
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。
基金项目
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)
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)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.05.0255
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 97-101
文章编号: 1001-3695(2023)01-016-0097-05
发布历史
[2022-08-29] 优先出版
[2023-01-05] 印刷出版
引用本文
王菁, 文晓东, 王春枝. 基于动态扩散卷积交互图神经网络的网络流量预测 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (1): 97-101. (Wang Jing, Wen Xiaodong, Wang Chunzhi. Network traffic prediction based on dynamic diffusion convolutional interaction graph neural network [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (1): 97-101. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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