摘要
本公开涉及通信网络运维技术领域,提供了一种备件调度模型训练方法、备件调度方法及装置,所述备件调度方法包括采集当前备件调度信息,基于当前备件调度信息构建状态信息,其中,备件调度信息包括:库存信息、需求预测信息、设备故障信息和运输资源信息;将构建的状态信息,输入到训练好的备件调度模型,得到执行每个动作对应的所能获得的长期累积奖励的预期值,将最大预期值对应的动作作为备件调度策略。基于构建的备件调度环境模型和数据,对基于BP神经网络与强化学习网络结构进行训练,得到备件调度模型,利用备件调度模型进行备件调度,实现了通信网络备件供应的高效、低成本和智能化管理。
技术关键词
BP神经网络
模型训练方法
阶段
通信网络运维技术
仓库
运输工具
计算机存储介质
网络结构
记忆
调度装置
数据
模块
策略
模型训练装置
备件需求
资源
通信接口
定义
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预测性算法
游戏语音
游戏场景
游戏资源优化
语音通信模块
融合特征
交通标志识别
识别交通标志
智能检测方法
交通标志图像
伽马校正
纹理特征提取
阶段
多模态
Gabor滤波