[发明专利]一种基于图神经网络的电力数据流传输时间推理方法在审
| 申请号： | 202110002217.6 | 申请日： | 2021-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN112801261A | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 黄万伟;张建伟;梁辉;孙海燕;王博;李玉华;陈明;楚杨阳;袁博 | 申请（专利权）人： | 郑州轻工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G06N3/06;G06N3/08;G06N5/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 栗改 |
| 地址： | 450000 河南省郑州*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于图神经网络的电力数据流传输时间推理方法，用以解决现有传输时间推理无法准确推理每个数据流的传输时间，运行时间长的问题。本发明步骤为：建立GNN模型：根据电力数据中心的网络结构和路由信息建立GNN模型的拓扑结构，将电力数据中心的数据流信息映射为GNN模型中属性图的特征值；GNN模型训练：利用采集的数据集，通过监督学习对GNN模型进行训练，得到GNN推理模型；传输时间的推理：将在电力数据中心采集的测试数据映射为GNN模型的特征值，将特征值输入到GNN推理模型，推理得到数据流的传输时间。本发明可以快速、准确地推理出数据流的传输时间，利于数据流传输与调度的决策，从而提高电力数据中心中网络的运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 电力 数据流 传输 时间 推理 方法 | ||
【主权项】：
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