[发明专利]一种感知风险的深度学习驱动的极限传输容量调整方法有效
| 申请号： | 202010739587.3 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN112003735B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 邱高;刘友波;刘俊勇;邱红兵 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04W28/18;H04W28/20;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙) 51250 | 代理人： | 何悦 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种感知风险的深度学习驱动的极限传输容量调整方法，包括如下步骤：将极限传输容量预测器嵌入到调整模型中，替代其中最复杂、最耗时的计算部分，得到深度置信网络代理辅助的双层模型；构建基于深度置信网络的预测区间，并根据预测区间覆盖概率、预测区间归一化平均带宽、累计带宽偏差调整预测区间，通过集成学习训练得到最优的预测区间；基于训练后的预测区间得到TTC值落在区间内的概率R，根据概率R评估预防控制失败的风险概率；将概率R引入深度置信网络代理辅助的双层模型的目标函数中，调整极限传输容量值。通过本发明，可以实现调节成本和控制风险的平衡。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 感知 风险 深度 学习 驱动 极限 传输 容量 调整 方法 | ||
【主权项】：
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