[发明专利]一种基于机器学习的5G网络质量自动评估方法在审
| 申请号： | 202111575851.5 | 申请日： | 2021-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN114648053A | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 郑伟军;陈鼎;方景辉;吴国庆;唐锦江;王征;胡景博;钱啸;曾建梁;文科;周浩;俞涯;姚继明;郭云飞;吴鹏;王玮;虞跃 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06Q10/06;G06Q50/32 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 尉伟敏 |
| 地址： | 314001 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的5G网络质量自动评估方法。为了克服现有技术固定评估参数的网络等级评估方法不能满足目前电力业务众多的5G通信网络的等级评估要求的问题；本发明根据通信网络中不同业务对网络需求的差异化，引入随机森林算法对到来的业务类型进行判断，以精确化后续的网络评估参数，提高网络质量评估的针对性；确定业务类型后，通过GRU‑注意力模型有针对性的对网络质量进行评估，模型中通过叠加GRU网络来拟合网络参数的非线性和时间序列特性，并引入自注意力机制对评估指标和其权重进行捕获，进而得到具有针对性的网络质量评估结果。本发明能够有效的评估网络在不同业务下的质量等级，为业务传输的链路选择提供更为精确的参考。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 网络 质量 自动 评估 方法 | ||
【主权项】：
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