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公开(公告)号:CN119299532B
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411413123.8
申请日:2024-10-11
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04L69/085 , H04L69/18 , H04L69/24 , H04L67/1074 , H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04B10/25 , G06N3/092
Abstract: 基于深度Q网络的电力光通信数字孪生系统通信协议选择方法,涉及电力光通信技术与数字孪生系统;解决现有数字孪生通信系统中存在的传输效率低、可靠性差等问题,本方法通过对获取电力光通信光缆数据进行传输,针对数字孪生系统的不同传输路径以及所需传输数据的形式、大小与复杂度,选择不同的通信协议,根据产生的时延信息,计算得到奖励反馈值,形成四元组,存入记忆库中;对DQN智能体网络模型进行训练,在训练结束之后,同样将每一次交互得到的结果存入记忆库中,形成训练样本集,采用深度学习优化算法RMSProp算法使DQN网络的均方误差函数收敛,从而改进DQN模型,使其精度提升。使其能够选择出最合理的通信协议。
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公开(公告)号:CN119299532A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411413123.8
申请日:2024-10-11
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04L69/085 , H04L69/18 , H04L69/24 , H04L67/1074 , H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04B10/25 , G06N3/092
Abstract: 基于深度Q网络的电力光通信数字孪生系统通信协议选择方法,涉及电力光通信技术与数字孪生系统;解决现有数字孪生通信系统中存在的传输效率低、可靠性差等问题,本方法通过对获取电力光通信光缆数据进行传输,针对数字孪生系统的不同传输路径以及所需传输数据的形式、大小与复杂度,选择不同的通信协议,根据产生的时延信息,计算得到奖励反馈值,形成四元组,存入记忆库中;对DQN智能体网络模型进行训练,在训练结束之后,同样将每一次交互得到的结果存入记忆库中,形成训练样本集,采用深度学习优化算法RMSProp算法使DQN网络的均方误差函数收敛,从而改进DQN模型,使其精度提升。使其能够选择出最合理的通信协议。
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