CN119450531A 网络链路优化方法、装置、设备、存储介质及产品 （中国移动通信集团云南有限公司）_第1页
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文档简介

本申请公开了一种网络链路优化方法、装链路运行数据进行预测处理，得到链路优化方选取最佳传输路径以及避开干扰信道中的至少2将所述网络链路运行数据输入至预设优化模型，基于所述预基于所述预设优化模型，分别提取所述网络链路运行数据的通过图神经网络对所述网络特征向量进行处理，得到第一输出方获取历史运行样本数据集，所述历史运行样本数据集包括历史将所述预处理数据输入至待训练的模型，所述待训练的模型包括对所述混合网络架构进行权重参数初始化，基于所述混合网络架确定所述最终输出结果对应的预设损失函数的损失值，直至所述损失值达到最小值对所述网络链路中的各个网络节点的传输参数3持续监测所述网络链路的网络数据，所述网络数据包括环境干扰数据将所述网络数据输入至预设优化模型中，基于所述预设优化模型，处理模块，用于将所述网络链路运行数据输入至预设优化模型，基于所4[0004]上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技[0014]在一实施例中，所述将所述网络链路运行数据输入至预5[0027]在一实施例中，所述以所述链路优化方案对网络链路进程序配置为实现如上文所述的网络链路优化6[0046]图6为本申请实施例中网络链路优化方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意78[0068]D={(S,R,L1)IieN;[0070]步骤S20，将所述网络链路运行数据输入至预设优化模型，基于所述预设优化模[0075]在一种可行的实施方式中，所述预设优化模型包括图神9[0123]本实施方式中，混合神经网络架构包括自适应图神经网’；权重参数w""和时间卷积网络的卷积核权重参数w"",以及对应的偏置参数bi，其中，(,y):[0172]重复迭代训练的步骤，直到损失[0204]下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的网络链路优化设备的结构储装置1003加载到随机访问存储器(RAM：RandomAccessMemory)1004中的程序而执行各[0210]本申请提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令[0217]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN：

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