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公开(公告)号:CN117354846A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311115471.2
申请日:2023-08-31
Applicant: 国网河南省电力公司濮阳供电公司 , 国网河南省电力公司信息通信分公司
IPC: H04W24/06 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/044 , G06N3/047
Abstract: 本发明涉及一种5G电力网络切片流量预测方法和系统,属于通信技术领域。该方法通过构建包含目标流量序列和辅助特征的数据集,建立基于深度因子分解机模型的流量预测框架。关键在于引入注意力机制实现对不同辅助特征的动态加权,使模型能够自适应地关注对流量预测具有更大影响的特征。进行模型训练后,即可利用优化的深度学习模型对未来时间范围内的网络切片流量进行多步预测。相比现有方法,该技术方案集成了目标序列、外部特征和注意力机制,实现了对动态复杂网络流量的准确预测,为5G电力通信网络中的资源优化提供支持,具有较高的实用价值。
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公开(公告)号:CN117336744A
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311115539.7
申请日:2023-08-31
Applicant: 国网河南省电力公司濮阳供电公司 , 国网河南省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于改进蒲公英算法的5G电力公网通信任务路由分配方法。随着5G技术发展,电力通信网络采用5G通信构建公网,本发明旨在通过优化通信任务路由分配,降低网络阻塞率、有效分配资源、实现负载均衡,提高5G电力公网效率。传统方法存在适应性不足,导致阻塞率高、资源浪费。该方法采用改进蒲公英算法,动态调整通信路由,优化网络资源利用。它能够实现全网负载均衡,提升网络性能,并具备实时监测和反馈机制,及时调整优化通信路由。通过该方法,5G电力公网的运行效率将提高,平均阻塞率降低,负载分配更均匀,增强了通信稳定性。
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