面向流量預(yù)測的時間相關(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)測精度難以提升?；诖耍岢隽艘环N時間相關(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)鏈路流量的時間和空間相關(guān)性表征，提升了流量預(yù)測精度。首先，構(gòu)建具有時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)測偏差問題，實現(xiàn)了鏈路相關(guān)性的精準表征；其次，設(shè)計基于長/短窗口圖卷積神經(jīng)... （共10頁）