摘要：随着网络规模的日益增大,实时准确的网络流量预测对流量调度、路由设计等工作至关重要。由于网络流量数据的非线性和不确定性,一些传统方法无法取得较好的预测精度。针对网络流量复杂的时空特征,本文提出一种基于时空特征融合的神经网络(ST-Fusion)进行流量预测。该模型采用编码器-解码器结构。首先,编码器具有时间和空间两个并行的特征通道,联合门限循环网络和自注意力机制提取流量的时序特征,采用图卷积神经网络提取流量的空间特征;然后,将编码器提取的时空特征使用双边门限机制进行特征融合;最后,将融合的结果输入到基于门限循环网络的解码器中依次生成预测结果。本文在3个公开的网络流量数据集(GEANT、ABILENE、CERNET)上进行实验,其评价指标选用MAE、RMSE、ACCURACY、VAR。实验结果表明ST-Fusion方法能够取得更好的预测效果。