一种工业互联网流量异常预测方法、设备、介质和产品

本申请提供一种工业互联网流量异常预测方法、设备、介质和产品，方法包括如下步骤：获取物理拓扑数据、历史流量时序数据、实时流量数据及产业链业务拓扑数据；基于所述数据构建包括物理设备节点、功能组节点和业务单元节点的分层节点集合；基于设备地理坐标确定物理空间边；基于历史流量时序数据确定通信依赖边；基于产业链业务拓扑数据确定产业链上下游边；结合所述节点和边构建产业链时空图；基于所述产业链时空图训练时空图卷积网络模型；构建时空特征窗口并输入至所述模型，输出流量异常预测结果。实施本申请提供的技术方案，可实现对复杂产业链网络中流量异常的精准预测，提高异常检测的准确性与响应时效性。