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龍圖騰網獲悉北京郵電大學申請的專利一種基于深度學習的超長期網絡流量預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116633802B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310698991.4，技術領域涉及：H04L41/147；該發明授權一種基于深度學習的超長期網絡流量預測方法是由馬華東;趙東;王義總;黃成豪;高騰設計研發完成，并于2023-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的超長期網絡流量預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的超長期網絡流量預測方法，將周期信息增強的帶寬數據輸入神經網絡的編碼器?解碼器架構中，輸出未來帶寬的預測結果；其中，編碼器的輸入為歷史周期信息增強的帶寬數據，輸出為從歷史周期信息增強的帶寬數據中提取的周期性高維特征；解碼器的輸入為歷史和未來時隙周期信息增強的帶寬數據，并融合從歷史周期信息增強的帶寬數據中提取的周期性高維特征，輸出為未來帶寬的預測結果。本發明提出的基于深度學習的超長期網絡流量預測方法，能夠對強相關性數據年、日和弱相關性數據周、月分別建模，實現了準確地對整月甚至更長時間的流量數據進行超長期預測，大幅度提升了超長期流量預測的準確性。

本發明授權一種基于深度學習的超長期網絡流量預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的超長期網絡流量預測方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、構建周期信息增強的帶寬數據；對于任意時隙τ∈[t-H,…,t+T-1]，t為當前時隙，H為輸入給模型的歷史帶寬數據長度，T為模型預測的未來帶寬數據長度，按照如下步驟構建周期信息增強的帶寬數據： S11、將某時隙的帶寬dτ和上一年中與該時隙相同位置的時隙的帶寬dτ-Y加入帶寬數據； S12、采用一個四維時間編碼eτ增強所有級別的周期性信息，四維時間編碼eτ包括時隙在當天的位置時隙日期在本周的位置時隙日期在本月的位置時隙日期在本年的位置得到時隙τ的周期信息增強的帶寬數據 S2、將周期信息增強的帶寬數據輸入神經網絡的編碼器-解碼器架構中，輸出未來帶寬的預測結果； 其中，編碼器的輸入為歷史周期信息增強的帶寬數據，輸出為從歷史周期信息增強的帶寬數據中提取的周期性高維特征；解碼器的輸入為歷史和未來時隙周期信息增強的帶寬數據，并融合從歷史周期信息增強的帶寬數據中提取的周期性高維特征，輸出為未來帶寬的預測結果； 編碼器中包含1帶寬序列嵌入模塊，和2M個依次連接的編碼模塊，其中每個編碼模塊包含：a自相關子模塊，b第一個序列分解子模塊，c前饋子模塊，和d第二個序列分解子模塊； 解碼器中包含1帶寬序列嵌入模塊，和2N個依次連接的解碼模塊，其中每個解碼模塊包含：a第一個自相關子模塊，b第一個序列分解子模塊，c第二個自相關子模塊，d第二個序列分解子模塊，e前饋子模塊，和f第三個序列分解子模塊。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京郵電大學，其通訊地址為：100876 北京市海淀區西土城路10號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。