预测模型的实现、应用方法、装置、设备、介质和产品

本公开提供一种预测模型的实现、应用方法、装置、设备、介质和产品，涉及通信技术领域，网络状态预测模型的实现方法包括：基于网络状态对应的历史记录采集训练样本，并将训练样本输入至MPO网络进行建模处理，以获取MPO分支样本向量；基于量子态映射将训练样本转化为QNN分支样本向量；根据MPO分支样本向量和QNN分支样本向量生成融合特征向量；将融合特征向量输入至网络状态预测模型进行训练；将训练后的网络状态预测模型部署于服务器或终端。通过本公开实施例，突破周期性特征和突变特征难以同时提取的瓶颈，大幅度减小模型参数规模和推理的开销，提供更强的模型表达能力和泛化能力，兼顾了预测精度和效率，也提高了鲁棒性和可扩展性。