CN118282919B 基于人工智能的电通信网络流量控制方法及控制系统 （常州联元微科技有限公司）_第1页
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文档简介

东路17号新一代信息技术产业园1号基于人工智能的电通信网络流量控制方法基于人工智能的电通信网络流量控制方法及控2S1：利用深度学习算法对电通信网络的拓扑结构进S122：根据收集到的设备连接数据，创建图数S125：应用力导向算法对网络拓扑进行可视化布其中，为节点i在第l层的特征表N(i)为节点i的邻居节点集合；W(l)为第l层的权重矩阵，用于在图卷积中转换节点特3S135：应用训练好的图神经网络模型对网络节z(r-动-)为表示S33：部署深度Q网络作为强化学习的算法，用a,Q(s,a,Q(s,4S36：实时应用经训练的DQN模型预测的最佳行动来其中，c表示某一染色体，S6：实时监测和反馈用户体验数据，将用户地的最优路径，确保替代路径不会引入新的瓶颈，该Dijkstra算法公式为：cost(p)=其中，Cost(p)是路径p的成本，Ll和Cl分别是链路l上的当前流量和容5S42：部署时序模型以分析每个节点或链路上的流量时间序列，以识别潜在的异常模式，具体使用自回归综合移动平均模型对时间序列进行建模，计算公式为：4.基于人工智能的电通信网络流量控制系统，用于实现如权利要求1_3任一项所述的数据分析模块：使用预设的人工智能算法分析收集的数据，识别优化自学习模块：基于历史数据和实时反馈优化流量67[0017]S14：通过图神经网络算法学习到的特征，对网络中的每个节点和边进行性能评[0030]其中，为节点i在第l层的特8z(r-动-)为表示x和y之间偏差乘积的总和；z(x-和为分别表示x和y的偏差平方9模式，具体使用自回归综合移动平均模型对时间序列进行建模，计算公式为：其中，c表示某一染色体，[0063]S56：从最终的种群中选择适应度最高的染色体，将其解码为具体的流量控制策[0090]S14：通过图神经网络算法学习到的特征，对网络中的每个节点和边进行性能评偏差乘积的总和，用于计算两者之间的协方差，反映两个变量同时偏离其均值的程度；和z(-)2为分别表示x和y的偏差平方和，用于计算各自的方差；源到目的地的最优路径，确保替代路径不会引入新的瓶颈，该Dijkstra算法公式为：载链路；模式，具体使用自回归综合移动平均模型(ARIMA)对时间序列进行建模，计算公式为：1Be-r其中，Yt是时间t的流量值，c是常数项，∈t[0131]上述方法通过综合利用时间序列分析和空间关联分析来识别和防御网络异常行根据网络性能指标(如总延迟、数据包丢失率和网络吞吐量)计算得出，具体公式为：[0141]S56：从最终的种群中选择适应度最高的染色体，将其解码为具体的流量控制策[0150]本发明旨在涵盖落入

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