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申请/专利权人：周晓辉

摘要：本发明公开一种基于大数据时间戳的网络传输信息匹配计算方法，涉及大数据分析领域，其中包括以下步骤：步骤一、提取网络信息传输节点大数据信息，其中网络信息传输节点大数据信息至少包含网络通信协议数据信息、信息传输时间戳和通信数据流量；步骤二、通过数据接收器对网络信息传输节点输出的数据信息进行接收；按照多元时间序列对接收到的数据信息进行排序；步骤三、通过改进型图神经网络模型对接收到的网络信息传输节点大数据信息分析和与预测，步骤四、通过高速数据接口实现网络信息传输节点传输数据信息交互，通过数据收发器收发数据信息。本发明通过数字信息处理，大大提高了网络信息传输匹配能力。

主权项：1.一种基于大数据时间戳的网络传输信息匹配计算方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、提取网络信息传输节点大数据信息，其中网络信息传输节点大数据信息至少包含网络通信协议数据信息、信息传输时间戳和通信数据流量；步骤二、通过数据接收器对网络信息传输节点输出的数据信息进行接收；按照多元时间序列对接收到的数据信息进行排序；步骤三、通过改进型图神经网络模型对接收到的网络信息传输节点大数据信息分析和与预测，其中改进型图神经网络模型包括输入模块、时间卷积模块、图卷积模块、图学习模块、临接矩阵、Clara-BFM算法模型和输出模块，其中所述输入模块通过1*1卷积与时间卷积模块连接，时间卷积模块与图卷积模块交替连接，图学习模块分别与时间卷积模块和图卷积模块连接，时间卷积模块和图卷积模块的输出端与临接矩阵的输入端连接，临接矩阵的输出端与Clara-BFM算法模型的输入端连接，Clara-BFM算法模型的输出端与输出模块的输入端连接；其中输入模块用于输入网络信息传输节点传输数据信息，时间卷积模块用于对给定时间序列的网络信息传输节点传输数据信息通过反向传播算法卷积和计算，以提高网络信息传输节点传输数据信息预测能力；图卷积模块用于提取图像的特征，通过多层卷积层结构提升模型的准确度；图学习模块用来表示复杂的网络信息传输节点传输数据信息，以进行3D建模，提高网络信息传输节点传输数据信息训练与学习能力；临接矩阵用于记录网络信息传输节点传输数据信息边与边之间的关系，以提高网络信息传输节点传输数据信息计算能力；Clara-BFM算法模型用于对网络信息传输节点传输数据信息分类和处理，以提高网络信息传输节点传输数据信息计算能力；输出模块用于输出网络信息传输节点传输数据信息计算结果，以将网络信息传输节点传输数据信息输出；步骤四、通过高速数据接口实现网络信息传输节点传输数据信息交互，通过数据收发器收发数据信息，并通过LED告警器实现网络信息传输节点大数据异常分析结果的报警。

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百度查询： 周晓辉 基于大数据时间戳的网络传输信息匹配计算方法