基于動態(tài)擴(kuò)散卷積交互圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測

摘要： 現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型存在著泛化能力弱和預(yù)測準(zhǔn)確率低等問題，為了解決此問題，提出了一種結(jié)合動態(tài)擴(kuò)散卷積模塊和卷積交互模塊的預(yù)測模型。動態(tài)擴(kuò)散卷積模塊可以提取網(wǎng)絡(luò)流量中復(fù)雜的空間特征和動態(tài)特性，而卷積交互模塊則能捕獲到流量中的時(shí)間特征，兩者的有機(jī)結(jié)合可以有效預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中的流量。通過與其他網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型在美國能源科學(xué)網(wǎng)(ESnet)流量數(shù)據(jù)上進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了提出的動態(tài)擴(kuò)散卷積交...