CN119450633A 一种基于人工智能的5g网络智能切换管理方法 （上海酷潮科技股份有限公司）_第1页
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一种基于人工智能的5G网络智能切换管理本发明提供了一种基于人工智能的5G网络网络切换时间和目标的切换需求预测模型以及策略；在边缘计算节点上部署网络切换引擎模型，并根据网络环境变化实时调整最优切换策2利用所述网络数据集构建用于预测网络切换时间和目标的切换需求预测模型以及用基于构建的模型制定初始切换策略，并结合强化学习优化所述初在边缘计算节点上部署网络切换引擎模型，并根据网络环境变化构建虚拟仿真数字环境进行网络模拟，根据其中，所述信道质量指标从用户设备报告的信道质量信息将所述初始数据集划分为连续值和离散值两种类型，针对不同的基于标准化操作后的所述初始数据集，计算信号强度的时间序列特征，识别结合所述相关特征数据识别所述初始数据集中的切换事在所述相关特征数据中提取当前和历史信号质量、用户设使用LSTM网络捕获信道质量、用户移动性和环境特征的时间依赖基于网络拓扑结构构建图神经网络模型，将所述第一训练数3部署并整合所述时间序列模型和所述图神经网络模型，得到切换需求预测模在所述相关特征数据中提取基站特征、连接设备需求和整定义网络切换后的离散动作空间和连续动作空间，并定义网络选择轻量级模型，将所述轻量级模型进行模型压缩和容器化操作，得到将所述初始数据集输入到所述网络切换引擎模型中，并输利用物理模拟工具模拟网络基础结构、信号选择数字孪生体作为策略测试平台，并在所述策略测试平台根据所述最优切换策略的评估结果进行所述网络切换引擎模型的校准和所述最优切4[0006]利用所述网络数据集构建用于预测网络切换时间和目标的切换需求预测模型以5[0021]部署并整合所述时间序列模型和所述图神经网络模型，[0022]可选的，利用所述网络数据集构建用于预测切换后网络性能的切换效果预测模6[0037]选择数字孪生体作为策略测试平台，并在所述策略测试平台中引入多维仿真矩[0038]根据所述最优切换策略的评估结果进行所述网络切换引擎模型的校准和所述最78[0079]2、利用所述网络数据集构建用于预测网络切换时间和目标的切换需求预测模型9[0085]部署并整合所述时间序列模型和所述图神经网络模型，[0088]构建多层感知机(MLP)以处理非线性特征组合，在多层感知机中引入残差连接和[0112]选择数字孪生体作为策略测试平台，并在所述策略测试平台中引入多维仿真矩[0114]根据所述最优切换策略的评估结果进行所述网络切换引擎模型的校准和所述最

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