CN111935766B - 一种基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法 - Google Patents

一种基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法 Download PDF

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CN111935766B CN202010967363.8A CN202010967363A CN111935766B CN 111935766 B CN111935766 B CN 111935766B CN 202010967363 A CN202010967363 A CN 202010967363A CN 111935766 B CN111935766 B CN 111935766B
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/06—Testing, supervising or monitoring using simulated traffic

Abstract

本发明公开一种基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法，通过建立由两个共享结构不共享参数的网络构成的流量预测模型，分别提取不同维度的时间特征，一个为以天为周期的部分，另一个为相邻时刻部分，再利用改进的非局部神经网络计算任意两个网格区域流量数据之间的相似性，将每个网格的特征表示为所有网格特征的加权平均。本发明的方法在指标均方根误差和平均绝对误差下的表现优于传统方法，预测准确率更高。

Description

一种基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法
技术领域
本发明属于移动无线网络技术领域，具体涉及一种基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法。
背景技术
在实现增强的全自动无线网络管理的过程中，准确的流量预测也是一个重要的问题。资源分配的效率在很大程度上得益于对未来无线流量预测的准确性。准确的流量预测不仅帮助网络动态分配网络资源，还可以平衡流量负载。例如，功能性基站的睡眠机制也依赖于特定基站或区域的预测流量，从而实现绿色通信。
目前，传统的预测方法将流量预测视为时间序列预测问题，然而这些方法无法同时建模考虑多种因素的影响。为了挖掘无线网络流量数据中隐藏着的复杂依赖性关系，深度学习模型被应用到无线网络流量预测中。基于长短期记忆网络的方法主要集中预测单个网格区域的流量，如果将其应用于城市范围的大规模网络，需要同时训练数百甚至上千个模型，造成计算量大的问题。基于卷积神经网络的方法仅用一个模型对整个区域进行预测，它是通过卷积运算来捕获相邻区域的空间依赖性。但是它忽略了非相邻区域之间流量序列的相关性。
发明内容
针对现有流量预测技术忽略全局空间依赖性的问题，提出一种基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法，具体技术方案如下：
一种基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法，该方法基于无线流量预测模型来实现，该方法具体包括如下步骤：
S1：构建无线网络流量预测模型，该模型包括输入模块、非局部特征提取模块、输出模块、融合模块；
S2：将所关注的城市区域划分网格区域，并将每一种业务类型的流量数据进行预处理，然后构建训练样本集，每个训练样本均包括输入张量
Figure 81085DEST_PATH_IMAGE001
和输出张量
Figure 554792DEST_PATH_IMAGE002
两部分，输入张量
Figure 418492DEST_PATH_IMAGE003
，其中
Figure 245634DEST_PATH_IMAGE004
为邻近时间部分，
Figure 249362DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 18604DEST_PATH_IMAGE006
为以天为周期时间部分，
Figure 615938DEST_PATH_IMAGE007
；其中，s表示任意业务类型的流量数据，t表示第t个时间段，a表示以小时为单位的片段长度，q表示以天为单位的片段长度；
S3：将训练样本中的邻近时间部分
Figure 371405DEST_PATH_IMAGE008
和以天为周期时间部分
Figure 121317DEST_PATH_IMAGE009
分别输入一个输入模块，并均依次进行卷积操作、归一化操作并加入非线性激活函数，得到所有网格区域的特征张量；
S4：将
Figure 936826DEST_PATH_IMAGE010
对应的所有网格区域的特征张量输入一个非局部特征提取模块，提取
Figure 755878DEST_PATH_IMAGE011
对应的基于全局依赖性的特征；同时对
Figure 439669DEST_PATH_IMAGE012
也执行同样的操作；
S5：将
Figure 152410DEST_PATH_IMAGE013
对应的基于全局依赖性的特征分别经过两次的卷积、批量归一化和非线性激活函数的连续操作，然后再使用一个卷积操作实现特征维度变换到输出维度；同时对
Figure 14187DEST_PATH_IMAGE014
也执行同样的操作；
S6：通过参数矩阵的方式将S5中得到的两部分输出进行融合，得到融合后的特征；
S7：将S6融合后的特征通过一个sigmoid函数，得到最后的预测结果。
进一步地，所述的S2中的网格区域为H×W，所述的H和W分别为整个城市区域的长度和宽度，均为正整数；所述的业务类型包括短信息发送流量、短信息接收流量、呼叫服务发送流量、呼叫服务接收流量、互联网流量数据。
进一步地，所述的S2中的预处理包括依次进行的缺失值填补、数据聚合和最大最小归一化；
对于任意业务类型的流量数据s，如果网格i在第t个时间段存在缺失值，利用网格i周围的区域在第t个时间段的流量值取平均进行填充：
Figure 445168DEST_PATH_IMAGE015
式中：
Figure 431185DEST_PATH_IMAGE016
为第j个区域在时刻t的流量值；
Figure 998433DEST_PATH_IMAGE017
为网格i周围一圈不存在缺失值的网格区域；
Figure 31111DEST_PATH_IMAGE018
为网格i周围一圈不存在缺失值的网格个数；
所述的数据聚合为将原始数据集中以10分钟为单位的每种业务的流量数据聚合为以小时为单位；
所述的最大最小归一化具体为将流量值压缩的[0,1]区间，计算公式如下
Figure 949388DEST_PATH_IMAGE019
式中：
Figure 709403DEST_PATH_IMAGE020
为数据集中某个区域在第t个时间段内类型为s的流量值；
Figure 537682DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 865895DEST_PATH_IMAGE022
为分别为类型为s的流量值中的最大值和最小值，h、w分别为网格的长度和宽度。
进一步地，所述的S3中的进行卷积操作、归一化操作并加入非线性激活函数通过如下公式来实现：
Figure 631988DEST_PATH_IMAGE023
其中，Conv(g)为卷积操作，卷积层由m个k1×k1的卷积核组成，BN(g)为批量归一化操作，h(g)为非线性激活函数，Is,t为所有网格区域的特征张量，
Figure 336638DEST_PATH_IMAGE024
。
进一步地，所述的S4中提取基于全局依赖性的特征的计算公式如下：
Figure 19424DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 518538DEST_PATH_IMAGE026
为基于全局依赖性的特征，
Figure 270462DEST_PATH_IMAGE027
为归一化因子，
Figure 388591DEST_PATH_IMAGE028
为相似度计算函数，用于计算两个区域的相似程度；
Figure 316096DEST_PATH_IMAGE029
为线性变换操作，
Figure 603421DEST_PATH_IMAGE030
为可学习的权重，
Figure 718008DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure 639827DEST_PATH_IMAGE032
分别为两个不同的特征向量。
进一步地，所述的S6中，通过如下的公式将S5中得到的两部分输出进行融合
Figure 280893DEST_PATH_IMAGE033
其中，
Figure 121810DEST_PATH_IMAGE034
为融合后的特征，e为哈达玛积；
Figure 599059DEST_PATH_IMAGE035
和
Figure 183624DEST_PATH_IMAGE036
均为可学习的参数，
Figure 446240DEST_PATH_IMAGE037
为以邻近时间部分
Figure 458059DEST_PATH_IMAGE038
作为输入时的输出；
Figure 157024DEST_PATH_IMAGE039
为以以天为周期时间部分
Figure 545280DEST_PATH_IMAGE040
作为输入时的输出。
进一步地，所述的S7中的最后的预测结果的计算公式如下：
Figure 895359DEST_PATH_IMAGE041
其中，
Figure 219024DEST_PATH_IMAGE042
为最后的预测结果，
Figure 795499DEST_PATH_IMAGE043
为sigmoid函数。
进一步地，所述的S4中的相似度计算函数选用嵌入式高斯函数，计算公式如下：
Figure 345036DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure 424987DEST_PATH_IMAGE045
和
Figure 919554DEST_PATH_IMAGE046
分别为两个线性变换操作，
Figure 983325DEST_PATH_IMAGE047
和
Figure 572438DEST_PATH_IMAGE048
分别为
Figure 772475DEST_PATH_IMAGE049
、
Figure 437943DEST_PATH_IMAGE050
对应的可学习的权重。
本发明的有益效果如下：
本发明的预测模型由两个共享结构不共享参数的网络构成，分别提取不同维度的时间特征，一个为以天为周期的部分，另一个为相邻时刻部分，利用改进的非局部神经网络计算任意两个网格区域流量数据之间的相似性，将每个网格的特征表示为所有网格特征的加权平均，从而捕获所有网格区域流量序列的局部和远程空间相关性，该方法相对于现有的网络流量预测方法的指标均方根误差（Root Means Square Error，RMSE）和平均绝对误差（Means Absolute Error，MAE）均更小，预测准确率更高。
附图说明
图1为本发明提出的无线流量预测模型结构图；
图2为输入模块结构图；
图3 为非局部特征提取模块结构图；
图4 为输出模块结构图；
图5 融合模块结构图；
图6为短消息业务预测值与真实值对比曲线图；
图7为语音业务的预测值与真实值对比曲线图；
图8为互联网业务的预测值与真实值对比曲线图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明的基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法如图1所示，该方法构建一个由两个共享结构不共享参数的网络构成的无线网络流量预测模型，分别提取不同维度的时间特征，一个为以天为周期的部分，另一个为相邻时刻部分，再利用改进的非局部神经网络计算任意两个网格区域流量数据之间的相似性，将每个网格的特征表示为所有网格特征的加权平均。
该方法具体包括如下步骤：
S1：构建无线网络流量预测模型，如图1所示，该模型包括输入模块、非局部特征提取模块、输出模块、融合模块；所述的输入模块如图2所示，包括卷积层（Convolutionoperation，Conv）、批量归一化层（Batch Normalization，BN）和激活函数（ActivationFunction）；无线网络流量预测模型由两个共享结构不共享参数的网络构成；
S2：将所关注的城市区域划分为H×W的网格区域，这里H和W分别为整个城市区域的长度和宽度，它们均为正整数。数据集中包括三种业务流量数据：短消息流量数据（SMS）、呼叫服务流量数据（CALL）以及互联网流量数据（Internet）。其中短消息流量数据和呼叫服务流量数据又分为发送（out）和接收（in）流量。对于每一种类型
Figure 457851DEST_PATH_IMAGE051
的流量数据进行预处理，预处理包括以下几个步骤：缺失值填补、数据聚合和最大最小归一化。对于任意业务类型的流量数据s，如果网格i在第t个时间段存在缺失值，利用网格i周围的区域在第t个时间段的流量值取平均进行填充：
Figure 883279DEST_PATH_IMAGE052
式中：
Figure 813188DEST_PATH_IMAGE053
为第j个区域在时刻t的流量值；
Figure 508612DEST_PATH_IMAGE054
为网格i周围一圈不存在缺失值的网格区域；
Figure 671609DEST_PATH_IMAGE055
为网格i周围一圈不存在缺失值的网格个数；
接着进行数据聚合，将原始数据集中以10分钟为单位的每种业务的流量数据聚合为以小时为单位。
然后，最大最小归一化将其取值压缩到[0,1]区间，公式如下：
Figure 743470DEST_PATH_IMAGE019
式中：
Figure 527887DEST_PATH_IMAGE056
为数据集中某个区域在第t个时间段内类型为s的流量值；
Figure 659791DEST_PATH_IMAGE057
和
Figure 548899DEST_PATH_IMAGE058
为分别为类型为s的流量值中的最大值和最小值，h、w分别为网格的长度和宽度。
经过数据预处理后，所有网格在第t个时间间隔内的流量数据可以组成二维矩阵
Figure 299817DEST_PATH_IMAGE059
，即：
Figure 328953DEST_PATH_IMAGE060
式中：
Figure 756392DEST_PATH_IMAGE061
——位置为(h,w)的网格内的流量值。
然后构建训练样本集，每个训练样本均包括输入张量
Figure 503769DEST_PATH_IMAGE062
和输出张量
Figure 792799DEST_PATH_IMAGE063
两部分，输入张量
Figure 676441DEST_PATH_IMAGE064
，其中
Figure 510667DEST_PATH_IMAGE004
为邻近时间部分（Closeness），其片段长度为a，
Figure 479760DEST_PATH_IMAGE005
；
Figure 838060DEST_PATH_IMAGE006
为以天为周期时间部分（Weekly Period），其片段长度为q，
Figure 700843DEST_PATH_IMAGE007
。其中，s表示任意业务类型的流量数据，t表示第t个时间段，a表示以小时为单位的片段长度，q表示以天为单位的片段长度。
作为其中一种实施方式，模型中
Figure DEST_PATH_IMAGE065
。
S3：将训练样本中的邻近时间部分
Figure 17555DEST_PATH_IMAGE066
和以天为周期时间部分
Figure 473944DEST_PATH_IMAGE067
分别输入一个输入模块，并均依次进行卷积操作、归一化操作并加入非线性激活函数，得到所有网格区域的特征张量；
进行卷积操作、归一化操作并加入非线性激活函数通过如下公式来实现：
Figure 118158DEST_PATH_IMAGE023
其中，Conv(g)为卷积操作，卷积层由32个1×1的卷积核组成，BN(g)为批量归一化操作，h(g)为非线性激活函数，
Figure 851759DEST_PATH_IMAGE068
，Is,t为所有网格区域的特征张量，
Figure 667268DEST_PATH_IMAGE069
。
S4：对S3得到的所有网格区域的特征张量输入非局部特征提取模块，提取基于全局依赖性的特征，非局部特征提取模块的结构如图3所示，计算公式如下：
Figure 735587DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 294745DEST_PATH_IMAGE070
为基于全局依赖性的特征，
Figure 882852DEST_PATH_IMAGE027
为归一化因子，
Figure 869263DEST_PATH_IMAGE071
为相似度计算函数，用于计算两个区域的相似程度；
Figure 191922DEST_PATH_IMAGE072
为线性变换操作，
Figure 164557DEST_PATH_IMAGE073
为可学习的权重，
Figure 731805DEST_PATH_IMAGE074
和
Figure 13750DEST_PATH_IMAGE075
分别为两个不同的特征向量。
作为其中一种实施方式，相似度计算函数选用嵌入式高斯函数，计算公式如下：
Figure 666448DEST_PATH_IMAGE076
其中，
Figure 708354DEST_PATH_IMAGE077
和
Figure 395687DEST_PATH_IMAGE046
分别为两个线性变换操作，
Figure 364647DEST_PATH_IMAGE078
和
Figure 504642DEST_PATH_IMAGE079
分别为
Figure 84659DEST_PATH_IMAGE080
、
Figure 751132DEST_PATH_IMAGE081
对应的可学习的权重。在模型实现过程中，线性变换操作均使用卷积核大小为1×1的卷积代替，卷积核的个数均为32。模型实现归一化因子设置为
Figure 250247DEST_PATH_IMAGE082
。最终，非局部特征提取模块得到的输出为
Figure 752903DEST_PATH_IMAGE083
。
S5：将
Figure 995666DEST_PATH_IMAGE084
对应的基于全局依赖性的特征分别经过两次的卷积、批量归一化和非线性激活函数的连续操作，如图4所示，其中卷积操作中有32个大小为1×1的滤波器，非线性激活函数为ReLU函数。然后再使用一个卷积操作实现特征维度变换到输出维度；其中卷积操作是一个大小为1×1的滤波器，该步骤得到输出
Figure 283690DEST_PATH_IMAGE085
；同时对
Figure 219285DEST_PATH_IMAGE086
也执行同样的操作，得到得到以天为周期时间部分
Figure 943658DEST_PATH_IMAGE087
作为输入时的输出结果
Figure 380325DEST_PATH_IMAGE088
。
S6：通过参数矩阵的方式将S5中得到的两部分输出进行融合，得到融合后的特征：
Figure 896757DEST_PATH_IMAGE089
其中，
Figure 613040DEST_PATH_IMAGE090
为融合后的特征，e为哈达玛积；
Figure 949344DEST_PATH_IMAGE091
和
Figure 157078DEST_PATH_IMAGE092
均为可学习的参数，
Figure 528016DEST_PATH_IMAGE093
为以邻近时间部分
Figure 680780DEST_PATH_IMAGE094
作为输入时的输出；
Figure 769959DEST_PATH_IMAGE039
为以以天为周期时间部分
Figure 282848DEST_PATH_IMAGE095
作为输入时的输出。
S7：由于预测结果的取值范围通过最大最小归一化压缩到[0,1]区间之内，所以将S5融合后的特征
Figure 649239DEST_PATH_IMAGE090
通过一个sigmoid函数，得到最后的预测结果，计算公式如下：
Figure 831958DEST_PATH_IMAGE096
其中，
Figure 768953DEST_PATH_IMAGE042
为最后的预测结果，
Figure 695320DEST_PATH_IMAGE043
为sigmoid函数。
图5简单展示了S6和S7的两步操作。
S3~S6中使用基于随机梯度的优化技术Adam对预测模型进行优化，该模型每步训练中输入数据的样本数为32。将整个训练集中所有数据训练一次称一次迭代，在实验中对每个模型总共进行300次迭代训练。在模型训练时，采用学习率
Figure 181796DEST_PATH_IMAGE097
。
该实施例使用意大利电信移动公司在大数据挑战赛中所提供的数据集对本发明的方法进行评估。图6为短消息业务的预测值与真实值对比曲线图，图7为语音业务的预测值与真实值对比曲线图，图8为互联网业务的预测值与真实值对比曲线图，从图中可以看出，以上三种情况下本发明的方法的预测值与真实值都非常接近，预测准确率高。
本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法，其特征在于，该方法基于无线流量预测模型来实现，该方法具体包括如下步骤：
S1：构建无线网络流量预测模型，该模型包括输入模块、非局部特征提取模块、输出模块、融合模块；
S2：将所关注的城市区域划分网格区域，并将每一种业务类型的流量数据进行预处理，然后构建训练样本集，每个训练样本均包括输入张量
Figure 358159DEST_PATH_IMAGE001
和输出张量
Figure 330794DEST_PATH_IMAGE002
两部分，输入张量
Figure 553834DEST_PATH_IMAGE003
，其中
Figure 711146DEST_PATH_IMAGE004
为邻近时间部分，
Figure 504789DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 405749DEST_PATH_IMAGE006
为以天为周期时间部分，
Figure 453602DEST_PATH_IMAGE007
；其中，s表示任意业务类型的流量数据，t表示第t个时间段，a表示以小时为单位的片段长度，q表示以天为单位的片段长度；
S3：将训练样本中的邻近时间部分
Figure 781815DEST_PATH_IMAGE008
和以天为周期时间部分
Figure 797175DEST_PATH_IMAGE009
分别输入一个输入模块，并均依次进行卷积操作、归一化操作并加入非线性激活函数，得到所有网格区域的特征张量；
S4：将
Figure 501826DEST_PATH_IMAGE010
对应的所有网格区域的特征张量输入一个非局部特征提取模块，提取
Figure 433879DEST_PATH_IMAGE011
对应的基于全局依赖性的特征；同时对
Figure 808360DEST_PATH_IMAGE012
也执行同样的操作；
S5：将
Figure 435650DEST_PATH_IMAGE013
对应的基于全局依赖性的特征分别经过两次的卷积、批量归一化和非线性激活函数的连续操作，然后再使用一个卷积操作实现特征维度变换到输出维度；同时对
Figure 307441DEST_PATH_IMAGE014
也执行同样的操作；
S6：通过参数矩阵的方式将S5中得到的两部分输出进行融合，得到融合后的特征；
S7：将S6融合后的特征通过一个sigmoid函数，得到最后的预测结果；
所述的S4中提取基于全局依赖性的特征的计算公式如下：
Figure 703787DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 249169DEST_PATH_IMAGE016
为基于全局依赖性的特征，
Figure 363756DEST_PATH_IMAGE017
为归一化因子，
Figure 269264DEST_PATH_IMAGE018
为相似度计算函数，用于计算两个区域的相似程度；
Figure 785696DEST_PATH_IMAGE019
为线性变换操作，
Figure 767558DEST_PATH_IMAGE020
为可学习的权重，
Figure 369441DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 580105DEST_PATH_IMAGE022
分别为两个不同的特征向量；
所述的S6中，通过如下的公式将S5中得到的两部分输出进行融合
Figure 951043DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure 838228DEST_PATH_IMAGE024
为融合后的特征，e为哈达玛积；
Figure 661827DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 174717DEST_PATH_IMAGE026
均为可学习的参数，
Figure 400162DEST_PATH_IMAGE027
为以邻近时间部分
Figure 458248DEST_PATH_IMAGE028
作为输入时的输出；
Figure 34723DEST_PATH_IMAGE029
为以以天为周期时间部分
Figure 849838DEST_PATH_IMAGE030
作为输入时的输出。
2.根据权利要求1所述的基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法，其特征在于，所述的S2中的网格区域为H×W，所述的H和W分别为整个城市区域的长度和宽度，均为正整数；所述的业务类型包括短信息发送流量、短信息接收流量、呼叫服务发送流量、呼叫服务接收流量、互联网流量数据。
3.根据权利要求2所述的基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法，其特征在于，所述的S2中的预处理包括依次进行的缺失值填补、数据聚合和最大最小归一化；
对于任意业务类型的流量数据s，如果网格i在第t个时间段存在缺失值，利用网格i周围的区域在第t个时间段的流量值取平均进行填充：
Figure 664211DEST_PATH_IMAGE031
式中：
Figure 424356DEST_PATH_IMAGE032
为第j个区域在时刻t的流量值；
Figure 956969DEST_PATH_IMAGE033
为网格i周围一圈不存在缺失值的网格区域；
Figure 811661DEST_PATH_IMAGE034
为网格i周围一圈不存在缺失值的网格个数；
所述的数据聚合为将原始数据集中以10分钟为单位的每种业务的流量数据聚合为以小时为单位；
所述的最大最小归一化具体为将流量值压缩的[0,1]区间，计算公式如下
Figure 887065DEST_PATH_IMAGE035
式中：
Figure 677166DEST_PATH_IMAGE036
为数据集中某个区域在第t个时间段内类型为s的流量值；
Figure 588753DEST_PATH_IMAGE037
和
Figure 856923DEST_PATH_IMAGE038
为分别为类型为s的流量值中的最大值和最小值，h、w分别为网格的长度和宽度。
4.根据权利要求3所述的基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法，其特征在于，所述的S3中的进行卷积操作、归一化操作并加入非线性激活函数通过如下公式来实现：
Figure 786833DEST_PATH_IMAGE039
其中，Conv(g)为卷积操作，卷积层由m个k1×k1的卷积核组成，BN(g)为批量归一化操作，h(g)为非线性激活函数，Is,t为所有网格区域的特征张量，
Figure 747836DEST_PATH_IMAGE040
。
5.根据权利要求1所述的基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法，其特征在于，所述的S7中的最后的预测结果的计算公式如下：
Figure 379674DEST_PATH_IMAGE041
其中，
Figure 451535DEST_PATH_IMAGE042
为最后的预测结果，
Figure 767110DEST_PATH_IMAGE043
为sigmoid函数。
6.根据权利要求1所述的基于全局空间依赖性的无线网络流量预测方法，其特征在于，所述的S4中的相似度计算函数选用嵌入式高斯函数，计算公式如下：
Figure 367856DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure 510825DEST_PATH_IMAGE045
和
Figure 261743DEST_PATH_IMAGE046
分别为两个线性变换操作，
Figure 290879DEST_PATH_IMAGE047
和
Figure 452739DEST_PATH_IMAGE048
分别为
Figure 200115DEST_PATH_IMAGE049
、
Figure 489145DEST_PATH_IMAGE050
对应的可学习的权重。
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