[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： | 本发明公开了一种基于神经网络的带宽预测方法。该方法的步骤为：(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；(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；(3)提取带宽的时序特征；(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；(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。本发明提出了一种量化反映未来网络状态变化的方法，在带宽测量的基础上预测未来的带宽，弥补带宽测量耗时长的缺陷，能有效指导互联网应用应对网络变化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 带宽 预测 方法 | ||
【主权项】：
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