[发明专利]一种基于神经网络的带宽预测方法有效
| 申请号： | 202010204155.2 | 申请日： | 2020-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN111371626B | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 张旭;张欣宇;薛雨;马展 | 申请（专利权）人： | 南京大学;成都云格致力科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 李媛媛 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 带宽 预测 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于神经网络的带宽预测方法，其特征在于，该方法的具体步骤为：
步骤1，建立神经网络模型并进行训练，神经网络模型的输入为历史时刻的带宽变化特征，输出为未来时刻的带宽预测值；
步骤2，记录用户的实时带宽数据，并按照时间排序；将实时带宽数据按照设定的采样间隔进行采样；
步骤3，提取带宽的时序特征：其中，O表示滤波之前的带宽数据，M表示滤波之后的带宽数据；
步骤4，将带宽的时序特征输入训练好的神经网络模型，计算未来时刻的带宽量化因子：其中，n表示带宽数据的次序；
步骤5，将计算得到的带宽量化因子转换为预测的未来时刻带宽。
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的带宽预测方法，其特征在于，所述步骤1中，神经网络模型采用MSE损失函数，并使用优化器对训练过程进行优化。
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的带宽预测方法，其特征在于，所述步骤5中，预测的未来时刻带宽为：
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