公开(公告)号：CN119312232A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411866305.0

申请日：2024-12-18

Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 刘艳萍 ,  牛芳玲 ,  王慧娟 ,  张馨予 ,  李晓飞 ,  程锋 ,  尚茹南

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本公开提供了一种故障预测方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，本公开通过对设备状态数据进行分类，且对于设备状态数据中的渐发型数据，预测确定第一预测值，对于设备状态数据中的突发型数据，预测确定第二预测值。最后，基于第一预测值和第二预测值，确定最终的故障预测结果。综上，本公开所提供的技术方案能够对多种设备状态数据进行分类，并有针对性的对不同类型的数据进行精准预测，得到最终的预测结果。这样，可以消除特殊类型故障数据（如突发故障数据等）对于部分或整体数据的影响，提高了预测的准确性，可以满足实际的客观需要。

公开(公告)号：CN119676735A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411792195.8

申请日：2024-12-06

Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 岐洁 ,  张炎炎 ,  李晓飞 ,  张晓娟 ,  王干 ,  郝雅婧 ,  钟莹

IPC: H04W24/02 ,  H04L41/147 ,  H04L41/16 ,  H04L41/12

Abstract: 本申请提供一种站点网络状态识别方法、装置、电子设备和系统，所述方法包括：将接入网设备数据嵌入接入网设备图中，得到设备网络图；基于设备网络图对应的聚合空间注意力矩阵和时间注意力矩阵，对从设备网络图中提取的初始相邻时序特征序列进行聚合，得到设备网络图对应的第一相邻时序特征序列，并对从设备网络图中提取的初始周期时序特征序列进行聚合，得到设备网络图对应的第一周期时序特征序列；基于第一相邻时序特征序列和第一周期时序特征序列，确定设备网络图中各接入网设备对应的目标流量预测值。本申请可以提高移动数据流量的预测精度，从而提高站点网络状态的识别精度。

公开(公告)号：CN119338181A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411431886.5

申请日：2024-10-14

Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 张馨予 ,  王慧娟 ,  李双杰 ,  李晓飞 ,  杜春香 ,  黄磊 ,  马珂 ,  李观 ,  叶俊祥

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N5/04 ,  G06Q10/0637

Abstract: 本公开提供了一种基于区域算力资源效能评估的算力资源调度方法、装置以及电子设备，涉及算力资源调度技术领域，提出利用多维度评估策略，确定各区域的算力资源类型；根据数据调取频次以及实时调取需求，对各区域的算力需求进行归类；当算力资源需求型的区域提出算力需求请求、且请求属于温数据需求类或冷数据需求类时，将其算力需求与预设范围内的算力资源供给型的若干区域相匹配，得到算力调度方案，进而最大程度地解决了当前算力资源不均衡、集中供给无需求、集中需求无响应等问题。本公开弥补了业内尚未存在的从区域算力需求出发，匹配目标供给区域，辅助设定范围内算力资源调度以实现全局最优解的空白。

公开(公告)号：CN118863060A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411029930.X

申请日：2024-07-30

Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 李双杰 ,  张馨予 ,  牛芳玲 ,  李晓飞 ,  蒋群 ,  王慧娟

IPC: G06N5/04 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明提供一种大模型智能算力需求测算方法、装置、设备、介质及产品，包括：获取多个大模型的模型信息；根据模型信息，测算各个大模型的训练阶段智能算力需求和推理阶段智能算力需求；根据各个大模型所属行业场景的本地化需求比例、各个大模型的训练阶段智能算力需求和推理阶段智能算力需求，测算大模型本地化智能算力总需求。本发明通过测算训练和推理阶段智能算力需求，考虑了大模型不同阶段的特征差异；通过根据大模型所属行业场景的本地化比例、训练和推理阶段智能算力需求，对大模型本地化智能算力总需求进行测算，考虑了不同场景下大模型对智能算力时延及智算中心位置的需求，从而提高测算结果准确性，避免大模型智能算力资源不足的问题。

公开(公告)号：CN119312232B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411866305.0

申请日：2024-12-18

Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 刘艳萍 ,  牛芳玲 ,  王慧娟 ,  张馨予 ,  李晓飞 ,  程锋 ,  尚茹南

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本公开提供了一种故障预测方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，本公开通过对设备状态数据进行分类，且对于设备状态数据中的渐发型数据，预测确定第一预测值，对于设备状态数据中的突发型数据，预测确定第二预测值。最后，基于第一预测值和第二预测值，确定最终的故障预测结果。综上，本公开所提供的技术方案能够对多种设备状态数据进行分类，并有针对性的对不同类型的数据进行精准预测，得到最终的预测结果。这样，可以消除特殊类型故障数据（如突发故障数据等）对于部分或整体数据的影响，提高了预测的准确性，可以满足实际的客观需要。