摘要
本发明提供一种基于人工智能的网络资源调度与优化方法、系统、设备及介质,属于网络优化技术领域,所述方法:采集网络通信状态数据并进行预处理;构建各类型的人工智能模型,并使用历史的网络通信状态数据进行训练,将嵌入智能调度服务器;所述人工智能模型包括流量预测模型、网络异常检测模型和路由优化模型;智能调度服务器使用流量预测模型预测流量模式,使用网络异常检测模型检测网络异常信息;智能调度服务器使用路由优化模型进行路由路径优化,再结合网络异常信息、路由路径优化结果以及预测的流量模式对网络资源进行动态分配。本发明通过对网络资源进行动态分配,能够实现对网络资源的智能调度和优化,提高网络资源的利用率。
技术关键词
网络异常检测
网络资源调度
流量预测模型
网络通信状态
人工智能模型
卷积神经网络模型
网络拓扑
异常信息
ARIMA模型
时间序列预测模型
服务器
构建卷积神经网络
网络节点
数据
强化学习算法
模式
流量检测工具
链路
网络检测模型
系统为您推荐了相关专利信息
流量预测模型
闭环控制方法
动态
高频差压传感器
背压
悬浮控制方法
无轴承电机
绕组
位移控制器
模型预测控制技术
参数调控方法
混炼工艺
超声传感器
超声发生器
人工智能模型
数据分类
人工智能模型
分类方法
数据处理工具
长短记忆神经网络