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公开(公告)号:CN116743635B
公开(公告)日:2023-11-07
申请号:CN202311013016.1
申请日:2023-08-14
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 北京红枣科技有限公司 , 招商新智科技有限公司 , 杭州趣链科技有限公司
IPC: H04L43/0876 , H04L41/147 , H04L41/16 , H04L41/40 , H04L45/655 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供一种网络预测与调控方法及网络调控系统。上述方法,包括:从网络中获取网络流量历史数据,对网络流量历史数据进行预处理以得到历史待输入序列数据;利用基于预训练模型而训练得到的强化智能体对历史待输入序列数据进行编码,以提取历史待输入序列数据中的时间与空间依赖特征;强化智能体基于时间与空间依赖特征以及历史待输入序列数据输出网络层状态预测序列,基于网络层状态预测序列对网络进行调控。上述由基于预训练模型而训练得到的强化智能体能够进行长跨度的预测,且其生成的网络层状态预测序列的准确率高,有利于通过网络层状态预测序列对网络进行准确地调控。上述系统能够实现上述方法。
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公开(公告)号:CN116743635A
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202311013016.1
申请日:2023-08-14
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 北京红枣科技有限公司 , 招商新智科技有限公司 , 杭州趣链科技有限公司
IPC: H04L43/0876 , H04L41/147 , H04L41/16 , H04L41/40 , H04L45/655 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供一种网络预测与调控方法及网络调控系统。上述方法,包括:从网络中获取网络流量历史数据,对网络流量历史数据进行预处理以得到历史待输入序列数据;利用基于预训练模型而训练得到的强化智能体对历史待输入序列数据进行编码,以提取历史待输入序列数据中的时间与空间依赖特征;强化智能体基于时间与空间依赖特征以及历史待输入序列数据输出网络层状态预测序列,基于网络层状态预测序列对网络进行调控。上述由基于预训练模型而训练得到的强化智能体能够进行长跨度的预测,且其生成的网络层状态预测序列的准确率高,有利于通过网络层状态预测序列对网络进行准确地调控。上述系统能够实现上述方法。
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