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公开(公告)号：CN113904948B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202111337402.7
申请日：2021-11-12
Applicant: 福州大学
IPC: H04L41/147
Abstract: 本发明提出一种基于跨层的多维参数的5G网络带宽预测系统及方法，包括：发送端、预测模型以及接收端；所述发送端采集不同基站服务区的流量数据，进行分类，并选取一组数据发送至预测模型；所述预测模型训练神经网络进行误差梯度下降时，反馈最新的误差数据给发送端；发送端进行精度分析以确定模型的预测效果和当前的物理层信息，随后对所发数据进行校正；所述接收端共有两个数据缓冲区，一个用于存储发送端发送给预测模型的实际流量数据，另一个用于存储预测模型所预测的数据；计算两者的MSE大小，再通过查阅奖励值r表，根据MES的大小给出相应的r值，与新预测状态一同反馈给预测网络的神经网络训练部分。能减少因位置变化造成突发流量而失准。
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公开(公告)号：CN113904948A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111337402.7
申请日：2021-11-12
Applicant: 福州大学
IPC: H04L41/147
Abstract: 本发明提出一种基于跨层的多维参数的5G网络带宽预测系统及方法，包括：发送端、预测模型以及接收端；所述发送端采集不同基站服务区的流量数据，进行分类，并选取一组数据发送至预测模型；所述预测模型训练神经网络进行误差梯度下降时，反馈最新的误差数据给发送端；发送端进行精度分析以确定模型的预测效果和当前的物理层信息，随后对所发数据进行校正；所述接收端共有两个数据缓冲区，一个用于存储发送端发送给预测模型的实际流量数据，另一个用于存储预测模型所预测的数据；计算两者的MSE大小，再通过查阅奖励值r表，根据MES的大小给出相应的r值，与新预测状态一同反馈给预测网络的神经网络训练部分。能减少因位置变化造成突发流量而失准。
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