一种基于深度学习的MEC资源调度方法及系统

    公开(公告)号:CN119815419A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411810825.X

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的MEC资源调度方法及系统,涉及一种移动通信资源调度领域,本发明提出了一种资源调度策略,该资源调度策略是通过解决将任务分配给直连服务车辆所产生的流动性问题,并利用非直连车辆在任务计算中的优势来制定的。考虑直连和非直连车辆的连接限制对于确定可行的解决方案至关重要,由任务执行所需时间以及客户端车辆和服务车辆的可连接时间之间的关系确定客户端车辆效用最小化为目标的优化函数和约束条件,使用路由转发策略优化算法进行求解,从而获得最优的资源调度策略。同时,考虑到通过车辆之间的距离选择相应的通信模型,减少了资源调度所需的平均时间,使系统更加高效。

    一种基于2M线路远程监控与管理平台

    公开(公告)号:CN119276893A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411226139.8

    申请日:2024-09-03

    Abstract: 本发明属于线路远程监控技术领域,具体的说是一种基于2M线路远程监控与管理平台,包括前端采集设备,数据分析模块,判断模块以及调整预测模块,所述前端采集设备用于采集线路运行数据,通过对线路运行数据进行分析得到数据缺失系数值,根据数据缺失系数值得到数据状态信号;数据分析模块,基于数据完整信号,建立线路运行数据字段空值数量与时间坐标系,通过设置分析周期,将分析周期划分为若干采集时段,获取分析周期内的斜率差值和浮动值,通过斜率差值和浮动值计算字段空值变化值;字段空值变化值能够反映出对线路输出传输影响程度,判断线路数据传输对实际使用过程的影响程度,结合影响程度分别做出相应处理措施。

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