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申请/专利权人：上海海事大学
摘要：本发明属于远洋船网络流量预测技术领域，本发明公开了基于ATLS‑Net深度学习的远洋船舶卫星通信流量预测方法，采用不同时间粒度对该船舶卫星通信流量进行数据重采样获得原始流量数据；通过滤波器对步骤1中原始流量数据进行去噪获得去噪流量数据，所述去噪流量数据保留原始流量数据的有效信息；使用最大最小归一化方法对去噪流量数据进行数据转换获得归一化流量数据；将归一化流量数据应用时间卷积网络TCN提取数据中短期局部特征；使用两层长短时记忆网络LSTM捕获数据中长期相关依赖性；模型引入自注意力机制来实现数据中不同特征之间的加权表征；使用提出的ATLS‑Net深度学习模型滑动窗口型预测数据，得到船舶卫星通信流量预测值。
主权项：1.基于ATLS-Net深度学习的远洋船舶卫星通信流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采用不同时间粒度对该船舶卫星通信流量进行数据重采样获得原始流量数据；步骤2：通过滤波器对步骤1中原始流量数据进行去噪获得去噪流量数据，所述去噪流量数据保留原始流量数据的有效信息；步骤3：使用最大最小归一化方法对去噪流量数据进行数据转换获得归一化流量数据；步骤4：将归一化流量数据应用时间卷积网络TCN提取数据中短期局部特征；步骤5：使用两层长短时记忆网络LSTM捕获数据中长期相关依赖性；步骤6：模型引入自注意力机制来实现数据中不同特征之间的加权表征；步骤7：使用提出的ATLS-Net深度学习模型滑动窗口型预测数据，得到船舶卫星通信流量预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海海事大学 基于ATLS-Net深度学习的远洋船舶卫星通信流量预测方法
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