一种基于图神经网络的卫星时变网络性能预测方法

本发明涉及计算机通信技术领域，提供了一种基于图神经网络的卫星时变网络性能预测方法。具体的说是，通过SDN技术，从数据平面中获取LEO卫星网络的网络拓扑和状态数据；根据网络拓扑与网络流，构建出有着异构节点的图网络；通过基于消息传递神经网络(MPNN)并加入了节点特征LSTM机制、图注意力机制的网络性能预测模型，实现对LEO卫星网络性能的高效预测。该方法能够准确预测卫星网络中端到端网络流的关键性能指标(KPI)，如延迟、抖动和丢包率，从而优化网络服务质量(QoS)。