专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种蜂窝物联网流量突发的预测方法-CN202311078008.5在审
  • 赵红伟;陈刚 - 上海量讯物联技术有限公司
  • 2023-08-24 - 2023-10-27 - H04L41/147
  • 本发明公开了一种蜂窝物联网流量突发的预测方法,包括以下步骤:步骤一,计算网关当前剩余带宽能够允许加入的冗余sim卡数量Rr;步骤二,构建Rr‑map‑1模型;步骤三,训练Rr‑map‑1模型;步骤四,对Rr‑map‑1模型中的记录创建时刻,将Rr‑map‑1模型中不连续的数据剔除,为每一条记录关联风险等级数据,得到Rr‑map‑2模型;步骤五,更新时间连续性步长,更新Rr‑map‑2模型;步骤六,以sim卡经营活动的数据作为输入,Rr‑map‑2模型输出风险等级Lr;步骤七,依据Lr提供多维度的降低拥塞的措施,ISP执行降低拥塞的措施。本发明用于预测流量突发的风险等级Lr和时刻,为ISP提前采取规避动作提供可量化的参考,能减少流量突发引起拥塞事件的频率,最终降低流量突发导致的拥塞造成的损失。
  • 一种蜂窝联网流量突发预测方法
  • [发明专利]一种预测带宽的方法、装置和设备及计算机存储介质-CN202310406778.1在审
  • 周雯程 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-04-10 - 2023-10-27 - H04L41/147
  • 本申请公开了一种预测带宽的方法、装置和设备及计算机存储介质用于提高预测带宽的准确性。该方法包括:基于基准带宽集合,获得目标应用在目标未来时段的基准预测带宽;基准带宽集合包括:目标应用曾使用的基准历史带宽,基准历史带宽与基准预测带宽之间的使用时段间隔符合预设间隔条件;基于修正带宽集合,获得目标应用在第一历史时段内的带宽变化趋势信息,以及获得目标应用在第二历史时段内的带宽波动信息;修正带宽集合包括:目标应用曾使用的修正历史带宽,修正历史带宽为目标应用在第一历史时段内使用的带宽,第一历史时段包含第二历史时段;基于带宽变化趋势信息和带宽波动信息,对基准预测带宽进行修正处理,获得目标预测带宽。
  • 一种预测带宽方法装置设备计算机存储介质
  • [发明专利]网络流量预测方法和装置-CN202210378374.1在审
  • 徐晓青;唐宏;武娟;刘晓军;钱刘熠辉 - 中国电信股份有限公司
  • 2022-04-12 - 2023-10-27 - H04L41/147
  • 本公开提供一种网络流量预测方法和装置。网络流量预测方法包括:获取IP网络的流量矩阵序列;获得与流量矩阵序列相关的流量时空矩阵;将流量时空矩阵和预设矩阵进行拼接,以获得预处理时空矩阵;利用流量时空矩阵对第i个预测时刻的网络流量进行时间序列预测,并将预测结果填充到预设矩阵中的第i行中,以便将预处理时空矩阵更新为预填充时空矩阵;对预填充时空矩阵进行降维处理,以获得恢复时空矩阵;将恢复时空矩阵中的与指定预测时刻对应的行向量作为指定预测时刻的网络流量预测结果。本公开能够有效提高网络流量的预测效果。
  • 网络流量预测方法装置
  • [发明专利]连接预测方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202310589290.7在审
  • 黄晓鹏 - 腾讯云计算(北京)有限责任公司
  • 2023-05-24 - 2023-10-27 - H04L41/147
  • 本申请公开了一种连接预测方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及计算机技术领域。该方法包括:在第一设备向第二设备发送连接请求的情况下,获取第一设备在第一时间段内生成的连接检测数据,以及获取第二设备在第一时间段的日志数据;基于连接检测数据和日志数据确定请求发送成功率和请求接收成功率;对请求发送成功率和请求接收成功率进行融合得到请求成功率;通过连接预测模型对请求成功率进行预测分析,得到第二时间段内的连接成功概率。通过以上方式,避免对第一设备或者第二设备进行单独分析的局限性,通过对两个设备的综合分析,提高连接成功概率的预测准确率。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。
  • 连接预测方法装置设备存储介质程序产品
  • [发明专利]运维监控网络维护方法、系统及设备-CN202310722792.2有效
  • 蔡皇伯;魏晓斌;王泳胜;苏旭 - 宏景科技股份有限公司
  • 2023-06-19 - 2023-10-20 - H04L41/147
  • 本发明涉及运维监控技术领域,提供运维监控网络维护方法、系统及设备,包括:基于运维监控网络的拓扑关系,得到网络流量序列数据和设备性能序列数据;根据网络流量序列数据,通过第一运维监控模型得到网络流量预测信息;根据设备性能序列数据,通过第二运维监控模型得到设备性能异常预测信息;根据网络流量预测信息和设备性能异常预测信息,通过第三运维监控模型预测运维监控网络的异常问题,得到运维监控网络的待维护信。本发明通过结合网络流量预测信息和设备性能异常预测信息,利用第三运维监控模型的协同作用,准确预测和诊断运维监控网络的异常问题,提供更全面的运维监控网络的待维护信息,改善网络的稳定性、性能和安全性。
  • 监控网络维护方法系统设备
  • [发明专利]一种大规模软件定义网络性能预测方法-CN202310127510.4有效
  • 赵宏;李艺帆;刘静;杨方;刘春生;马春来;常超 - 西安电子科技大学广州研究院
  • 2023-02-17 - 2023-10-20 - H04L41/147
  • 本发明涉及计算机通信技术领域,具体的说是一种大规模软件定义网络性能预测方法,通过从数据平面中获取SDN网络的状态数据、定义社区划分标准、使用遗传算法对SDN网络进行社区划分、独立预测各社区性能和网络全局状态感知的步骤,借助复杂网络对大规模SDN网络进行了高度抽象和分析,将大型SDN网络分解为多个小型网络进行逐个预测,便于实施、结构清晰、更贴近实际生活的网络特点,经过划分社区的SDN网络,连边的局部特性更能得到细致的刻画,对网络进行性能分析收到更好的效果,且在分解SDN网络后,借助注意力机制从全局关系理解网络中蕴含的复杂信息,对社区内链路性能进行了进一步的调整并给出社区间的链路性能。
  • 一种大规模软件定义网络性能预测方法
  • [发明专利]一种新型的网络流量组合预测模型-CN202310906687.4有效
  • 吴仁宏;练安达;杨开礼 - 四川众力佳华信息技术有限公司
  • 2023-07-24 - 2023-10-20 - H04L41/147
  • 本发明公开了一种新型的网络流量组合预测模型,包括采集原始网络流量数据,剔除异常网络流量数据;对剔除异常网络流量数据时产生的网络流量缺失数据进行补齐得到更正网络流量数据;对更正网络流量数据进行样本归一化处理,将更正网络流量数据的旧时间序列转换为新时间序列;将新时间序列通过LMD分解为PF分量和余量;对BiLSTM神经网络预测模型的超参数进行优化;将PF分量和余量作为训练数据,采用贝叶斯优化方法得到BiLSTM神经网络优化后的超参数;利用贝叶斯优化后的BiLSTM神经网络预测模型对PF分量和余量进行预测,分别得到各分量和余量的预测值;对所有预测值进行线性叠加,得到更正网络流量数据的最终预测值;通过这种使得网络流量预测更加准确。
  • 一种新型网络流量组合预测模型
  • [发明专利]业务推荐方法、装置及存储介质-CN202310805366.5在审
  • 李张铮 - 中国联合网络通信集团有限公司
  • 2023-06-30 - 2023-10-13 - H04L41/147
  • 本申请提供一种业务推荐方法、装置及存储介质,涉及通信技术领域,能够精准识别异网宽带业务用户,进而促进宽带业务的发展。该方法包括:获取待预测用户的数据集和宽带业务所属运营商预测模型;待预测用户的数据集包括:待预测用户的信息和预设时间段内待预测用户的移动业务数据,待预测用户的移动业务为第一运营商的移动业务;基于待预测用户的数据集、以及宽带业务所属运营商预测模型,确定待预测用户的宽带业务所属的运营商是否为第一运营商;在待预测用户的宽带业务所属的运营商不为第一运营商的情况下,为待预测用户提供第一运营商的宽带业务信息。
  • 业务推荐方法装置存储介质
  • [发明专利]一种基于强化学习的网络流量灰色预测方法-CN202310843127.9有效
  • 潘成胜;王英植;石怀峰;曹康宁;李昕芮;崔骁松 - 南京信息工程大学
  • 2023-07-11 - 2023-10-13 - H04L41/147
  • 本发明提出一种基于强化学习的网络流量灰色预测方法,包括如下步骤:首先采用公开网络流量数据集,并截取部分公开数据集作为待预测流量序列;然后构建基于GM(1,1)灰色预测的强化学习模型:基于每一个时间步长,智能体获得当前环境状态,并根据策略函数生成动作,环境在执行动作后,将当前环境状态更新,同时将动作的奖励值反馈给智能体,智能体根据更新的环境状态和奖励值生成下一个动作,直到达到预设迭代次数,获得基于GM(1,1)的强化学习模型。最后利用强化学习模型输出最终预测结果。本发明将强化学习的决策能力与灰色模型的小样本、定量预测优势相结合,旨在提高传统灰色预测模型的预测精度。
  • 一种基于强化学习网络流量灰色预测方法

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