[发明专利]一种基于循环神经网络模型RNN的预测网络质量的方法和装置有效
| 申请号： | 201910367263.9 | 申请日： | 2019-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN111901134B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 唐杰;李成;侯卫;王雪君;涂灏 | 申请（专利权）人： | 中国移动通信集团四川有限公司;中国移动通信集团有限公司 |
| 主分类号： | H04L41/147 | 分类号： | H04L41/147;H04L41/142;H04W24/02;H04W24/06 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 刘昕;南霆 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于循环神经网络模型RNN的预测网络质量的方法和装置，用以解决现有的预测网络性能不准确的问题。本申请提供的方案包括：基于与网络性能相关的网络参数数据，通过RNN模型进行向量化处理，得到序列化的向量样本数据；基于所述向量样本数据，通过梯度下降的方法训练向量前向传递模型，所述向量前向传递模型用于根据实时获取的网络参数数据生成网络质量预测结果。本发明能实现RNN前向传播，实现对LTE网络的各类实时业务质量指标数据变化规律的深度学习与无监督学习，向量前向传递模型能用于根据实时采集到的网络参数数据动态地对网络质量进行预测，降低人工成本，提高预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 神经网络 模型 rnn 预测 网络 质量 方法 装置 | ||
【主权项】：
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