摘要
本发明涉及一种基于多模态时空感知与事件知识图谱的5G网络切片动态调度方法及系统,属于移动通信网络资源管理技术领域。本发明通过构建动态演化的事件知识图谱和设计双流时空交叉网络,并结合视觉语义分析实时感知物理场景变化;采用事件‑场景双驱动机制动态调节资源预测模型,通过弹性调节因子动态调整门控循环神经网络参数,并基于强化学习算法优化多目标资源分配策略;采用两级资源调度模式,在事件触发阶段实施优先级保障的非抢占式资源分配,稳态阶段部署连续调整的优化策略。本方法显著提升高并发场景下的资源利用效率与服务质量,兼容O‑RAN标准接口,适用于智慧城市、工业互联网等高可靠低时延通信场景。
技术关键词
门控循环神经网络
动态调度方法
网络切片
网络流量特征
资源分配策略
MIMO波束赋形
强化学习模型
优化网络资源分配
强化学习算法
双通道数据采集
图谱
多模态
光学字符识别技术
资源状态监控
动态演化模型
语义分析模型
资源管理技术
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事项管理系统
动态资源调度
深度强化学习算法
模块
政务管理技术
无人机轨迹优化
面向深度神经网络
轨迹优化算法
深度强化学习
训练智能
数字孪生模型
服务器
迁移系统
多智能体协同
双时间尺度
效率优化系统
打印机
智能资源分配
模块
历史运行数据