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本申请公开了面向6G异构聚合网络的链路级流量预测方法及装置，方法包括：基于预设测试环境，采用预设6G流量生成模型通过链路分配的方式生成6G链路级用户流量数据集；采用6G链路级用户流量数据集对初始流量预测模型进行流量预测训练，得到6G用户流量预测模型；将目标用户的历史链路级用户流量数据输入6G用户流量预测模型进行未来流量预测，得到目标流量预测结果。通过预设6G流量生成模型生成用户流量数据，能够提供更加可靠的分析数据；采用流量预测模型进行预测，能确保预测结果的准确性。因此，本申请能解决现有技术无法同时捕捉用户流量的时空特性，且数据构建方法不适用于6G异构聚合网络，导致预测结果缺乏准确性的技术问题。

本申请实施例提供了一种流量预测方法和装置，可以将待预测时刻所属预测周期内，在待预测时刻之前的时刻的真实流量输入至预先训练好的第一预测网络模型，得到第一预测流量，将待预测时刻所属预测周期之前的预测周期内，与待预测时刻对应的时刻的真实流量输入至预先训练好的第二预测网络模型，得到第二预测流量，并基于第一预测流量和第二预测流量，确定待预测时刻的预测流量。现有技术将第一预测流量作为待预测时刻的预测流量，而本申请基于第一预测流量和和第二预测流量，确定待预测时刻的预测流量，综合考虑了不同预测周期内与待预测时刻对应的时刻的真实流量对待预测时刻的流量的影响，因此，能够提高流量预测结果的准确度。