En la Virtualización de Funciones de Red, la demanda de recursos del servicio de red evoluciona con el cambio del tráfico de red. La migración dinámica de VNF se ha convertido en un método efectivo para mejorar el rendimiento de la red. Sin embargo, para la demanda de recursos variable en el tiempo, cómo minimizar el consumo de energía a largo plazo de la red garantizando el Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) es el problema clave que carece de investigaciones anteriores. Para abordar este dilema, este artículo propone un algoritmo de reconfiguración energéticamente eficiente para VNF basado en la predicción de requisitos de recursos a corto plazo (RP-EDM). Nuestro algoritmo utiliza LSTM para predecir los requisitos de recursos de VNF con anticipación para eliminar el retraso de la migración dinámica y determina el momento de la migración. RP-EDM elimina violaciones de SLA al realizar la separación de VNF en servidores potencialmente sobrecargados y consolida servidores de baja carga a tiempo para ahorrar energía. Al mismo tiempo, consideramos el consumo de energía de los servidores al encenderse, lo cual existe objetivamente, para evitar encender/apagar el servidor con frecuencia. Los resultados de la simulación sugieren que RP-EDM tiene un buen rendimiento y estabilidad bajo modelos de aprendizaje automático con diferentes precisión. Además, nuestro algoritmo aumenta el tráfico total de servicios en aproximadamente un 15% mientras garantiza una baja tasa de interrupción del SLA. El costo total de energía se reduce en más del 20% en comparación con los algoritmos existentes.