摘要
本申请涉及通信网络技术领域,公开了业务通道时隙分配方法,包括以下步骤:步骤一、从网络设备中实时采集网络数据,所述网络数据包括带宽利用率、延迟、丢包率和业务流量类型;步骤二、通过基于历史流量数据和实时网络数据的长短期记忆网络模型,预测未来的网络流量波动;步骤三、根据所述网络流量波动预测结果,动态调整时隙资源的分配,优先为高优先级业务分配时隙资源。通过结合LSTM模型的流量预测和Q‑learning强化学习算法,实现了时隙资源的动态调整,使得系统能够根据实际网络负载情况灵活分配资源,减少了资源浪费,提升了带宽的利用效率,特别是在网络高负载情况下,显著提高了整体网络资源的利用率。
技术关键词
时隙分配方法
长短期记忆网络
时隙分配策略
强化学习算法
高优先级业务
历史流量数据
网络设备
资源
通道
动态分配时隙
业务分配
网络流量预测
网络性能数据
优化预测模型
卫星通信网络
光纤通信网络
SNMP协议
通信网络技术
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物联网传感器技术
强化学习算法
指标
动态特征选择
核心
电力系统调度优化
优化调度策略
深度强化学习算法
电力优化调度方法
电力系统环境
换流变压器
故障预测方法
振动传感器
故障预测模型
电流传感器
智能控温系统
实时数据
时序分析方法
温度传感模块
远程同步控制
强化学习方法
在线状态信息
动作预测模型
强化学习框架
实时状态信息