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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司申请的专利网络流量预测方法和装置、存储介质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：CN119316304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310850299.9，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权网络流量预测方法和装置、存储介质是由段含婷;章军;吕田田;吴艳芹;张乐设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络流量预测方法和装置、存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种网络流量预测方法和装置、存储介质。网络流量预测方法包括：对流量数据集中的数据对象进行聚类，以得到工作日数据集和非工作日数据集；利用长短期记忆网络模型对工作日数据集进行预测，以得到第一预测结果；利用第一预测结果和历史数据确定残差值；将残差值添加到工作日数据集中，以得到更新数据集；利用门控循环网络模型对更新数据集进行预测，以得到第二预测结果；根据第一预测结果和第二预测结果得到网络流量预测结果。

本发明授权网络流量预测方法和装置、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络流量预测方法，由网络流量预测装置执行，所述方法包括： 对流量数据集中的数据对象进行聚类，以得到工作日数据集和非工作日数据集； 利用长短期记忆网络模型对所述工作日数据集进行预测，以得到第一预测结果； 利用所述第一预测结果和历史数据确定残差值； 将所述残差值添加到所述工作日数据集中，以得到更新数据集； 利用门控循环网络模型对所述更新数据集进行预测，以得到第二预测结果； 根据所述第一预测结果和所述第二预测结果得到网络流量预测结果，其中将所述第一预测结果和所述第二预测结果进行融合，以得到所述网络流量预测结果； 其中，对流量数据集进行聚类包括： 确定簇数K； 计算所述流量数据集中的每个数据对象的密度值； 按照所述密度值从大到小的顺序选择K个数据对象，以作为K个初始簇中心； 根据所述K个初始簇中心，对所述流量数据集中的数据对象进行聚类； 所述流量数据集中的第i个数据对象的密度值由所述第i个数据对象与所述流量数据集中的第j个数据对象的距离确定，且，N为所述流量数据集中的数据对象总数， 所述第i个数据对象的密度值为 其中为第i个数据对象与第j个数据对象之间的距离，为预设的截断距离； 所述确定簇数K包括： 设置簇数集合，其中所述簇数集合中包括多个初始簇数； 按照所述初始簇数从小到大的顺序，利用所述簇数集合中的每个初始簇数对所述流量数据集进行聚类，以得到多个聚类结果； 计算所述多个聚类结果中的每个聚类结果的戴维森堡丁指数； 若第m个聚类结果的戴维森堡丁指数同时小于第m+1个聚类结果、第m+2个聚类结果和第m+3个聚类结果的戴维森堡丁指数，则将第m个初始簇数作为所述簇数K，其中，M为初始簇数总数。

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