一种网络流量带宽实时动态调整方法及其相关设备

本申请实施例属于人工智能技术领域，涉及一种网络流量带宽实时动态调整方法及其相关设备，通过获得训练集和验证集；训练出用于网络流量实时预测的A I智能模型；将各个网络节点处的实时流量传输给A I智能模型；获取网络预测流量；结合网络流量带宽调整策略，对各个网络节点进行网络流量带宽调整。采用蚁群算法进行A I智能模型训练，进行超参数组合选择，保证所训练完成的A I智能模型的高可用性和预测精确性。将所述方法应用到金融保险、医疗线上服务等需要通过网络流量调控的业务领域，能够结合具体的线下和线上业务进行线下服务调度，同时，也能够合理分配网络流量，避免线上服务系统应网络流量分配不合理而崩溃。