【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信网络，具体为基于时空多模态生成模型的实时网络流量预测与资源优化分配方法及系统。
技术介绍
1、随着移动通信和互联网的快速发展，尤其是在5g及未来网络环境中，网络流量呈现出高度不均衡和动态变化的特点，特别是在城市高峰时段或特殊事件期间，网络流量需求常常大幅波动。这种流量波动不仅导致网络拥塞，还会显著影响用户的通信体验，因此需要更加智能、实时的网络流量预测和资源分配方法来应对这一挑战。
2、传统的网络流量预测方法主要依赖于历史数据和简单的统计模型，虽然能够提供一定的趋势分析，但在复杂的动态环境中，难以准确预测不同区域和时段的流量变化。而且，传统方法通常难以利用多模态数据(如位置、时间、用户行为等)进行特征关联，导致预测精度有限，难以满足现代网络对于实时性和动态性的要求。
3、此外，现有的资源分配策略往往基于静态规则设定，难以适应突发的流量需求变化，导致高峰期间资源分配效率低下，影响网络利用率和用户体验。为了解决上述问题，亟需一种结合多模态数据融合、生成式模型和智能化调度机制的全新方法，以实现实时的网...
【技术保护点】
1.基于时空多模态生成模型的实时网络流量预测与资源优化分配方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时空多模态生成模型的实时网络流量预测与资源优化分配方法，其特征在于：数据采集与预处理的具体操作包括：
3.根据权利要求1所述的基于时空多模态生成模型的实时网络流量预测与资源优化分配方法，其特征在于：多模态特征提取与融合的具体操作包括：
4.根据权利要求1所述的基于时空多模态生成模型的实时网络流量预测与资源优化分配方法，其特征在于：生成模型预测的具体操作包括：
5.根据权利要求1所述的基于时空多模...
【技术特征摘要】
1.基于时空多模态生成模型的实时网络流量预测与资源优化分配方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时空多模态生成模型的实时网络流量预测与资源优化分配方法，其特征在于：数据采集与预处理的具体操作包括：
3.根据权利要求1所述的基于时空多模态生成模型的实时网络流量预测与资源优化分配方法，其特征在于：多模态特征提取与融合的具体操作包括：
4.根据权利要求1所述的基于时空多模态生成模型的实时网络流量预测与资源优化分配方法，其特征在于：生成模型预测的具体操作包括：
5.根据权利要求1所述的基于时空多模态生成模型的实时网络流量预测与资源优化分配方法，其特征在于：强化学习调度优化的具体操作包括：强化学习模型初始化：将生成模型的流量预测结果和实时流量数据输入至强化学习模块，构建状态空间；策略学习：通过强化学习模型自动学习各区域的资源分配策略，针对不同时间段、位置和需求优化资源调度；策略反馈优化：实时获取资源调度效果反馈，调整策略网络的参数，使系统能自适应地优化资源分配；
6.基于时空多模态生成模型的实时网络流量预测与资源优化分配系统，应用于上述权利要求1-5任意一项所述的基于时空...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙丰杰，李伟，刘光顺，
申请(专利权)人：浪潮通信信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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