【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络负载预测与调度方法，更具体地说，涉及基于深度学习的移动通信网络负载预测与调度方法及系统。
技术介绍
1、地质资料的智能分类是地质勘探和资源评估领域的关键任务。随着勘探技随着移动通信技术的快速发展，特别是5g网络的广泛应用，移动通信网络中的数据流量呈指数级增长。用户数量的增加和多样化的应用场景使得网络负载管理成为移动通信网络中至关重要的课题。目前，运营商通常采用传统的负载均衡和资源调度技术，如静态阈值控制或基于历史流量数据的预测方法，以缓解网络拥塞并优化资源利用。然而，这些方法存在显著的局限性。
2、传统负载预测方法大多依赖于时间序列模型，如自回归积分滑动平均模型(arima)或简单的神经网络模型。这些方法通常假设网络流量具有平稳性和线性特性，因此在面对复杂的时空动态变化时表现较差。同时，这些方法往往忽略了用户行为数据、环境参数等多维特征的重要性，导致预测精度不高。此外，现有方法在多区域、多基站协同优化方面存在不足，无法充分利用分布式计算资源，容易造成资源浪费和局部网络过载。
3、在资源调度方面，传统方法通常采用规则驱动的静态策略，例如基于预定义的阈值进行资源分配。然而，静态规则难以适应动态变化的网络环境，尤其在高负载或突发流量场景下，容易导致资源利用率低下或用户服务质量(qos)下降。此外，这些方法通常缺乏对资源分配与用户qos之间平衡的有效建模，导致资源调度效率和用户体验无法同时优化。
4、针对上述问题，一些研究尝试引入深度学习和强化学习技术进行改进。例如，利用循环神经网络
5、1.时空特征建模不足：现有方法通常仅对时间序列数据进行线性或简单非线性建模，忽略了不同基站之间的空间关联和用户行为的复杂动态变化，难以准确预测复杂网络环境下的负载分布。
6、2.模型训练效率低：在多节点协同优化过程中，传统集中式训练方法需要将所有数据上传至中央系统进行处理，既增加了数据传输开销，也带来了用户隐私泄露的风险。
7、3.资源调度策略不灵活：传统强化学习算法虽然能在一定程度上优化资源分配，但通常仅关注短期收益，缺乏对用户qos和资源成本之间长期平衡的有效建模。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中的上述问题，提出了基于深度学习的移动通信网络负载预测与调度方法及系统。本专利技术通过创新性的算法和系统架构设计，解决如何在复杂动态网络环境下精准建模多维时空特征，实现高精度的网络负载预测，如何在多节点分布式环境下提高模型训练效率，同时保护用户隐私，如何通过动态优化的资源调度策略，在确保用户qos的同时最大化资源利用率，以及从根本上解决了现有技术中时空特征建模不足、模型训练效率低以及资源调度策略不灵活等问题，为移动通信网络的负载预测和资源调度提供了更为高效、精准的解决方案。
2、本专利技术提供基于深度学习的移动通信网络负载预测与调度方法，包括：
3、获取来自多个边缘计算节点的数据，包括基站数据、用户行为数据和环境参数数据；
4、基于中央系统和边缘系统协同工作，构建用于负载预测和资源调度的多层模型；
5、利用边缘计算节点中的动态特征嵌入变换模块进行特征提取；
6、基于优化特征进行递归时空特征处理；
7、通过预测模型生成网络负载预测结果；
8、基于预测结果通过强化学习模型进行资源调度优化。
9、作为优选，所述动态特征嵌入变换模块包括以下步骤：
10、通过多层嵌套非线性核映射算法对输入数据进行动态高维特征变换，获得嵌套特征公式如下：
11、
12、其中，为第k+1层嵌套特征,λk为时间衰减因子，为第k层非线性核映射函数，xτ为时间τ时的输入数据，为第k层嵌套特征。
13、作为优选，进一步地，所述嵌套特征通过时变协同张量优化算法进行优化，获得时变最优权重张量公式如下：
14、
15、其中，为时变最优权重张量，为嵌套特征张量，ti为动态模式张量，为张量外积，β为正则化参数。
16、作为优选，基于优化特征，利用递归自适应图优化模型对特征进行时空关联处理，获得隐状态向量ht,公式如下：
17、
18、其中，ht为时间t时的隐状态向量，ht-1为时间t-1时的隐状态，wg为图优化权重矩阵，g(ht-1)为图嵌入函数，wz为输入权重矩阵，bg为偏置向量，σ为非线性激活函数。
19、作为优选，通过非线性偏微分误差回馈优化算法对负载预测结果进行误差调整，得到调整后的预测结果公式如下：
20、
21、其中，δyt为当前误差调整量，α为二阶偏导系数，γ为误差放大系数，η为动态回馈系数，为预测值，为真实值，δyt-1为前一时刻误差。
22、作为优选，所述调整后的预测结果作为输入，通过约束优化强化学习算法生成最优资源分配策略r*,下如式公司
23、
24、其中，r*为最优资源分配策略，ui(ri)为用户i的效用函数，cj(rj)为资源成本函数，λ为惩罚系数。
25、作为优选，所述边缘计算节点进一步地包括数据预处理模块，该模块对采集的基站数据和用户行为数据进行标准化处理，形成统一格式的特征向量，所述特征向量作为动态特征嵌入变换模块的输入。
26、作为优选，所述中央系统通过联邦学习框架对多个边缘计算节点的训练数据进行协同优化，包括模型参数的初始化、分发和梯度聚合，用于构建全局模型以优化边缘节点的预测性能。
27、执行所述方法的基于深度学习的移动通信网络负载预测与智能调度系统，包括中央系统和边缘系统，所述中央系统用于实现全局模型优化和跨区域协同建模，所述边缘系统包括多个边缘计算节点，所述边缘计算节点用于采集数据、执行预测模型并进行资源调度。
28、作为优选，所述中央系统进一步地通过云计算资源池整合各边缘计算节点的模型训练数据，实现跨节点的梯度聚合和全局模型更新。
29、本专利技术具有以下有益效果：
30、1.动态特征嵌入与时空优化的协同作用:本专利技术提出了多层嵌套非线性核映射算法，通过对原始数据的动态特征嵌入，将多维特征嵌套映射到高维特征空间。嵌套特征进一步通过时变协同张量优化算法进行优化，能够在捕捉复杂非线性特征的同时，增强不同基站间的空间关联性。这种特征建模方法不仅解决了传统方法难以处理动态时空数据的问题，还显著提高了负载预测的精度。
31、2.联邦学习框架的高效分布式训练:本专利技术采用联邦学习框架，通过边缘计算节点与中央系统的协同优化，实现了分布式模型训练。该框架无需将数据集中上传，利用分布式梯度聚合优化全局模型，既减少了数据传输开销，又有效保护了用户隐私。同时，通过动态调整学习率和正则化参数，进一步提高了模型训练效率。实验表明本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于深度学习的移动通信网络负载预测与调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态特征嵌入变换模块包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述嵌套特征通过时变协同张量优化算法进行优化，获得时变最优权重张量公式如下：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于优化特征，利用递归自适应图优化模型对特征进行时空关联处理，获得隐状态向量Ht,公式如下：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过非线性偏微分误差回馈优化算法对负载预测结果进行误差调整，得到调整后的预测结果公式如下：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述调整后的预测结果作为输入，通过约束优化强化学习算法生成最优资源分配策略R*,下如式公司
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘计算节点进一步地包括数据预处理模块，该模块对采集的基站数据和用户行为数据进行标准化处理，形成统一格式的特征向量，所述特征向量作为动态特征嵌入变换模块的输入。
8.根据权利要求1所述的方
9.执行权利要求1-8任一项所述方法的基于深度学习的移动通信网络负载预测与智能调度系统，其特征在于，包括中央系统和边缘系统，所述中央系统用于实现全局模型优化和跨区域协同建模，所述边缘系统包括多个边缘计算节点，所述边缘计算节点用于采集数据、执行预测模型并进行资源调度。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述中央系统进一步地通过云计算资源池整合各边缘计算节点的模型训练数据，实现跨节点的梯度聚合和全局模型更新。
...【技术特征摘要】
1.基于深度学习的移动通信网络负载预测与调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态特征嵌入变换模块包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述嵌套特征通过时变协同张量优化算法进行优化，获得时变最优权重张量公式如下：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于优化特征，利用递归自适应图优化模型对特征进行时空关联处理，获得隐状态向量ht,公式如下：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过非线性偏微分误差回馈优化算法对负载预测结果进行误差调整，得到调整后的预测结果公式如下：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述调整后的预测结果作为输入，通过约束优化强化学习算法生成最优资源分配策略r*,下如式公司
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘计算...
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