CN118282919B 基于人工智能的電通信網絡流量控制方法及控制系統 （常州聯元微科技有限公司）_第1頁
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文檔簡介

東路17號新一代信息技術產業園1號基于人工智能的電通信網絡流量控制方法基于人工智能的電通信網絡流量控制方法及控2S1：利用深度學習算法對電通信網絡的拓撲結構進S122：根據收集到的設備連接數據，創建圖數S125：應用力導向算法對網絡拓撲進行可視化布其中，為節點i在第l層的特征表N(i)為節點i的鄰居節點集合；W(l)為第l層的權重矩陣，用于在圖卷積中轉換節點特3S135：應用訓練好的圖神經網絡模型對網絡節z(r-動-)為表示S33：部署深度Q網絡作為強化學習的算法，用a,Q(s,a,Q(s,4S36：實時應用經訓練的DQN模型預測的最佳行動來其中，c表示某一染色體，S6：實時監測和反饋用戶體驗數據，將用戶地的最優路徑，確保替代路徑不會引入新的瓶頸，該Dijkstra算法公式為：cost(p)=其中，Cost(p)是路徑p的成本，Ll和Cl分別是鏈路l上的當前流量和容5S42：部署時序模型以分析每個節點或鏈路上的流量時間序列，以識別潛在的異常模式，具體使用自回歸綜合移動平均模型對時間序列進行建模，計算公式為：4.基于人工智能的電通信網絡流量控制系統，用于實現如權利要求1_3任一項所述的數據分析模塊：使用預設的人工智能算法分析收集的數據，識別優化自學習模塊：基于歷史數據和實時反饋優化流量67[0017]S14：通過圖神經網絡算法學習到的特征，對網絡中的每個節點和邊進行性能評[0030]其中，為節點i在第l層的特8z(r-動-)為表示x和y之間偏差乘積的總和；z(x-和為分別表示x和y的偏差平方9模式，具體使用自回歸綜合移動平均模型對時間序列進行建模，計算公式為：其中，c表示某一染色體，[0063]S56：從最終的種群中選擇適應度最高的染色體，將其解碼為具體的流量控制策[0090]S14：通過圖神經網絡算法學習到的特征，對網絡中的每個節點和邊進行性能評偏差乘積的總和，用于計算兩者之間的協方差，反映兩個變量同時偏離其均值的程度；和z(-)2為分別表示x和y的偏差平方和，用于計算各自的方差；源到目的地的最優路徑，確保替代路徑不會引入新的瓶頸，該Dijkstra算法公式為：載鏈路；模式，具體使用自回歸綜合移動平均模型(ARIMA)對時間序列進行建模，計算公式為：1Be-r其中，Yt是時間t的流量值，c是常數項，∈t[0131]上述方法通過綜合利用時間序列分析和空間關聯分析來識別和防御網絡異常行根據網絡性能指標(如總延遲、數據包丟失率和網絡吞吐量)計算得出，具體公式為：[0141]S56：從最終的種群中選擇適應度最高的染色體，將其解碼為具體的流量控制策[0150]本發明旨在涵蓋落入

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