【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络质量预测和优化领域，尤其是一种基于对抗网络的5g网络质量预测与优化方法及装置。
技术介绍
1、随着5g网络的广泛应用，网络质量问题逐渐显现，如网络延迟，丢包率等。这些问题的出现严重影响了用户的体验和网络的性能。因此，预测和优化5g网络质量就显得尤为重要。然而，传统的网络质量预测和优化方法存在很大的局限性，如预测不准确，优化效果不佳等。
技术实现思路
1、为解决现有技术存在的上述问题，本专利技术提供一种基于对抗网络(gan)的5g网络质量预测与优化方法及装置，通过生成真实的网络质量数据并进行对抗训练，可以提前发现潜在的问题，并提供准确的网络优化建议，以提高用户体验和网络性能。
2、为实现上述目的，本专利技术采用下述技术方案：
3、在本专利技术一实施例中，提出了一种基于对抗网络的5g网络质量预测与优化方法，该方法包括：
4、收集5g网络的网络质量数据，包括5g网络的实际网络质量数据和5g网络的真实网络质量数据；
5、对收集到的5g网络的网络质量数据进行预处理；
6、利用5g网络的实际网络质量数据作为输入，训练一个gan的生成器，使其能够生成与真实网络质量数据相似的实际网络质量数据；
7、利用5g网络的真实网络质量数据作为输入，训练一个gan的判别器，使其能够准确地区分生成的与真实网络质量数据相似的实际网络质量数据和真实网络质量数据；
8、将gan的生成器的输出作为gan的判别器的输入，
9、利用gan的生成器生成的实际网络质量数据，结合实际情况进行分析和评估，提供准确的网络优化建议。
10、进一步地，gan的生成器接收一组随机类噪声指标作为输入，生成与真实网络质量数据相似的输出。
11、进一步地，反向传播训练，包括：
12、gan的生成器和gan的判别器分别使用各自的损失函数进行训练；
13、gan的生成器的损失函数旨在最小化生成的实际网络质量数据与真实网络质量数据之间的差异；gan的判别器的损失函数旨在最大化gan的判别器对真实网络质量数据和生成的实际网络质量数据的区分准确性；
14、通过不断迭代优化这两个损失函数，gan的生成器生成逼真的实际网络质量数据，gan的判别器准确地区分真实网络质量数据和生成的实际网络质量数据。
15、在本专利技术一实施例中，还提出了一种基于对抗网络的5g网络质量预测与优化装置，该装置包括：
16、数据收集模块，用于收集5g网络的网络质量数据，包括5g网络的实际网络质量数据和5g网络的真实网络质量数据；
17、数据预处理模块，用于对收集到的5g网络的网络质量数据进行预处理；
18、gan功能模块，用于利用5g网络的实际网络质量数据作为输入，训练一个gan的生成器，使其能够生成与真实网络质量数据相似的实际网络质量数据；利用5g网络的真实网络质量数据作为输入，训练一个gan的判别器，使其能够准确地区分生成的与真实网络质量数据相似的实际网络质量数据和真实网络质量数据；将gan的生成器的输出作为gan的判别器的输入，同时将gan的判别器的输出作为gan的生成器的损失函数进行反向传播训练；
19、预测和优化建议模块，用于利用gan的生成器生成的实际网络质量数据，结合实际情况进行分析和评估，提供准确的网络优化建议。
20、进一步地，gan的生成器接收一组随机类噪声指标作为输入，生成与真实网络质量数据相似的输出。
21、进一步地，反向传播训练，包括：
22、gan的生成器和gan的判别器分别使用各自的损失函数进行训练；
23、gan的生成器的损失函数旨在最小化生成的实际网络质量数据与真实网络质量数据之间的差异；gan的判别器的损失函数旨在最大化gan的判别器对真实网络质量数据和生成的实际网络质量数据的区分准确性；
24、通过不断迭代优化这两个损失函数，gan的生成器生成逼真的实际网络质量数据，gan的判别器准确地区分真实网络质量数据和生成的实际网络质量数据。
25、在本专利技术一实施例中，还提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现前述基于对抗网络的5g网络质量预测与优化方法。
26、在本专利技术一实施例中，还提出了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行基于对抗网络的5g网络质量预测与优化方法的计算机程序。
27、有益效果：
28、1、本专利技术利用gan的生成器生成5g网络的实际网络质量数据，该数据可以反映网络的真实状态，有助于准确预测网络质量问题。
29、2、本专利技术通过对抗训练，gan能够学习到5g网络的实际网络质量数据的潜在分布，从而提前发现潜在的网络质量问题。
30、3、本专利技术根据gan生成的实际网络质量数据提供的优化建议，可以有效地优化网络性能，提高网络的稳定性和可靠性。
31、4、本专利技术不仅适用于5g网络，也可以扩展到其他类型的网络，如4g，6g等，具有广泛的应用价值。
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1.一种基于对抗网络的5G网络质量预测与优化方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于对抗网络的5G网络质量预测与优化方法，其特征在于，所述GAN的生成器接收一组随机类噪声指标作为输入，生成与真实网络质量数据相似的输出。
3.根据权利要求1所述的基于对抗网络的5G网络质量预测与优化方法，其特征在于，所述反向传播训练，包括：
4.一种基于对抗网络的5G网络质量预测与优化装置，其特征在于，该装置包括：
5.根据权利要求4所述的基于对抗网络的5G网络质量预测与优化装置，其特征在于，所述GAN的生成器接收一组随机类噪声指标作为输入，生成与真实网络质量数据相似的输出。
6.根据权利要求4所述的基于对抗网络的5G网络质量预测与优化装置，其特征在于，所述反向传播训练，包括：
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-3任一项所述方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储
...【技术特征摘要】
1.一种基于对抗网络的5g网络质量预测与优化方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于对抗网络的5g网络质量预测与优化方法，其特征在于，所述gan的生成器接收一组随机类噪声指标作为输入，生成与真实网络质量数据相似的输出。
3.根据权利要求1所述的基于对抗网络的5g网络质量预测与优化方法，其特征在于，所述反向传播训练，包括：
4.一种基于对抗网络的5g网络质量预测与优化装置，其特征在于，该装置包括：
5.根据权利要求4所述的基于对抗网络的5g网络质量预测与优...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢磊，
申请(专利权)人：中盈优创资讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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