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龙图腾网获悉佛山大学申请的专利一种基于神经网络和线性回归的网络流量预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120342894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510822922.9，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权一种基于神经网络和线性回归的网络流量预测方法是由梁洪雪;刘志辉设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络和线性回归的网络流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络和线性回归的网络流量预测方法，包括以下步骤：S1.对于存在网络连接的两个网关设备，统计第一时间段内的历史网络流量数据，得到两个网关设备在第一时间段内的历史网络流量序列；S2.利用NA‑MEMD算法对、进行分解，然后判断和之间是否存在强关联性；S3.根据和之间是否存在强关联性，训练网络流量预测模型：S4.利用训练好的网络流量预测模型进行网络流量预测。本发明能够通往历史网络流量数据，判断两个网关设备是否具有强关联性，并针对性地进行联合或分类的建模方式，实现网络流量的预测，提高了预测的准确性。

本发明授权一种基于神经网络和线性回归的网络流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和线性回归的网络流量预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.对于存在网络连接的两个网关设备，统计第一时间段内的历史网络流量数据，得到两个网关设备在第一时间段内的历史网络流量序列、； S2.利用NA-MEMD算法对、进行分解，然后判断和之间是否存在强关联性； S3.根据和之间是否存在强关联性，训练网络流量预测模型： 若和之间存在强关联性，则构建基于神经网络和线性回归的网络流量预测模型，根据两个网关设备在第一时间段内的历史网络流量数据，构建联合训练集，联合对网络流量预测模型进行训练； 若和之间不存在强关联性，则基于神经网络和线性回归，分别构建两个网关设备的网络流量模型，然后利用两个网关设备在第一时间段内的历史网络流量数据，构建各自的训练集，分别对各自的网络流量预测模型进行训练； 所述和之间存在强关联性，构建基于神经网络和线性回归的网络流量预测模型，根据两个网关设备在第一时间段内的历史网络流量数据，构建联合训练集，联合对网络流量预测模型进行训练，包括： 构建联合神经网络模型，所述联合神经网络模型为LSTM神经网络模型； 构建联合预测样本；在时： 取两个网关设备第k和第k+1个网络流量子序列对应的高频分量作为联合样本特征，取第k+2个网络流量子序列作为样本标签； 训练过程中，将作为LSTM神经网络模型的输入，对于LSTM神经网络模型的输出结果记为； 同时，将第一个网关设备第k+2个网络流量子序列对应的季度信息、日期信息、平均温度和天气输入第一多元线性回归模型中，得到第一个网关设备的低频分量； 将第二个网关设备第k+2个网络流量子序列对应的季度信息、日期信息、平均温度和天气输入第二多元线性回归模型中，得到第二个网关设备的低频分量； 将与相加得到的结果，与计算损失函数值，得到第一损失函数值L1，损失函数采用MSE； 将与相加得到的结果，与计算损失函数值，得到第二损失函数值L2,损失函数采用MSE； 然后计算总损失函数L=u 1*L1+u 2 *L2；u 1、u 2为加权系数； 利用计算得到的总损失函数对联合神经网络模型进行反向传播训练，得到训练成熟的联合神经网络模型； S4.利用训练好的网络流量预测模型进行网络流量预测。

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