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本发明提出了一种MBB多路本地聚合叠加传的网络负载和设备状态动态调整各链路的传输2S2、将待传输的数据分割成多个数据包,S4、接收端接收到来自多个物理链路的数据包2.根据权利要求1所述一种MBB多路本地聚合3.根据权利要求1所述一种MBB多路本地聚S222、基于收集到的链路特性数据,通过多目S224、为每个数据包添加链路标识,使数据包3从历史数据库中提取各条物理链路的相关指标,所述相关指标包括带通过特征选择算法筛选出对链路性能预测最具影响力的预测模型输出未来一段时间内链路的相关预测值;所述相关预测值包括带宽可用性、根据预测的未来带宽可用性和延迟情况,动态调整数据包的分通过每条传输通道上部署的链路状态监测器,对链路的关键性能指标进行实时采集,4对采集到的原始数据进行预处理,并将预处理后的数据聚合到统一的监根据业务需求和网络环境的实际情况,为链路的各项性能指标设定合理的预警阈值,S42、通过循环冗余检验算法对重组后的数据进行校验,检测是否存在数据丢失或错数据传输模块:将待传输的数据分割成多个数据包,每个数数据校验模块:接收端接收到来自多个物理链路的数据包后,根据5[0003]本发明提供了一种MBB多路本地聚合叠加传输方法及系统,用以解决上述背景技[0015]S21、根据数据大小将待传输的数据分割成多个数据包,为每个数据包分配优先6[0028]从历史数据库中提取各条物理链路的相关指标,所述相关指标包括带宽利用率、[0029]通过特征选择算法筛选出对链路性能预测最具影响力的特征,并进行归一化处7[0045]对采集到的原始数据进行预处理,并将预处理后的数据89yyw2[0083]S21、根据数据大小将待传输的数据分割成多个数据包,为每个数据包分配优先码率等)进行封装信息的添加和传输策略的调整,从而适应不同链路环境下的数据传输需[0102]从历史数据库中提取各条物理链路的相关指标,所述相关指标包括带宽利用率、[0103]通过特征选择算法筛选出对链路性能预测最具影响力的特征,并进行归一化处特征选择算法(如Lasso回归、随机森林特征重要够选择预期性能更优的链路组合进行数据包的传输,从而避免潜在的瓶颈或不稳定链路,够根据链路特性的变化自动调整冗余度设置,从而提高系统的自适应能力和智能化水平。过实时监测各链路的负载和信号质量,系统可以及时发现并解决潜在的网络瓶颈或问题。[0123]对采集到的原始数据进行预处理,并将预处理后的数据自多个物理链路的数据包进行重组,确保了数据包
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