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公开(公告)号：CN119922091A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510043701.1
申请日：2025-01-10
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/16 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种网络带宽预测方法及系统，所述方法包括：采集目标网络的历史带宽数据，采用深度强化学习算法进行预测，得到每个时刻的强化学习带宽预测值；采用启发式算法进行预测，得到每个时刻的启发式带宽预测值；对强化学习带宽预测值和启发式带宽预测值进行加权融合，得到每个时刻的融合预测带宽；对所有时刻的融合预测带宽进行序列化处理，得到融合预测带宽序列，采用自回归移动平均模型对融合预测带宽序列进行一级移动平滑处理，得到预测带宽一级平滑序列；采用卡尔曼滤波算法对融合预测带宽序列进行二级动态平滑处理，得到预测带宽二级平滑序列。本发明实施例提供的一种网络带宽预测方法及系统，提高了网络带宽的预测准确性。
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