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申请/专利权人：桔帧科技(江苏)有限公司
摘要：本发明公开了一种基于流量预测的高负载网络区域遥测方法、装置和设备，使用基于图神经网络的多时间变量预测方案预测各节点流量数据；基于预测得到的网络负载信息找到高负载路由；基于最小生成树算法，寻找一个包含所有热点路由的双连通待探测高负载网络图；使用基于注意力机制的深度强化学习在高负载网络区域中完成探针路径的规划。本发明提出的方法可以较高的准确度预测高负载网络区域并生成遥测路径方案，利用此方法可以在覆盖高负载区域遥测目标的前提下有效地降低遥感系统的总探针数量，提高遥测效率。
主权项：1.一种基于流量预测的高负载网络区域遥测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤S1，针对待测网络拓扑和各节点流量时间序列，预测各节点流量时间序列数据；步骤S2，基于步骤S1预测得到的各节点流量时间序列数据预测高负载路由的位置；步骤S3，基于最小生成树算法，生成包含所有高负载路由的双连通待探测高负载网络图；步骤S4，使用基于注意力机制的深度强化学习，在高负载网络区域中完成遥测探针路径规划，输出一组遥测探针的转发路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桔帧科技(江苏)有限公司 一种基于流量预测的高负载网络区域遥测方法、装置和设备
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