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龙图腾网获悉联通沃音乐文化有限公司申请的专利一种网络流量调控系统、方法及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120264358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510751360.3，技术领域涉及：H04W28/10；该发明授权一种网络流量调控系统、方法及存储介质是由斯雷;罗岚;陈星;弋翔;廖乔勃;唐涛涛设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络流量调控系统、方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种网络流量调控系统、方法及存储介质，涉及网络通信技术领域；网络流量调控系统包括：信息收集单元用于获取与控制面网元连接的所有媒体面网元的历史流量数据和媒体面网元的拓扑关系；AI模型更新单元用于根据历史流量数据和拓扑关系，对控制面网元的流量调控模型进行更新，策略生成单元用于得到控制面网元的流量分配策略；策略执行单元用于根据流量分配策略对每个媒体面网元的媒体流量进行动态调整。本发明通过实时采集和分析网络数据，结合AI模型的动态更新，实现了对网络流量的动态调控，能够快速适应网络状况的变化，提高了流量调控的灵活性和效率。

本发明授权一种网络流量调控系统、方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络流量调控系统，其特征在于，包括： 信息收集单元，用于获取与控制面网元连接的所有媒体面网元的历史流量数据和所述媒体面网元的拓扑关系； AI模型更新单元，用于根据所述历史流量数据和所述拓扑关系，对所述控制面网元的流量调控模型进行更新，所述流量调控模型包括深度强化学习子模型、融合子模型、图神经网络子模型和Transformer子模型； 策略生成单元，用于将当前时间段的当前流量数据输入更新后的所述流量调控模型，通过所述融合子模型进行时序预测，得到所述当前流量数据的时序预测结果；具体包括：获取所述当前时间段内的所述媒体面网元的运行状态数据、网络带宽占用数据以及负载数据，并将所述运行状态数据、所述网络带宽占用数据以及所述负载数据作为所述当前流量数据输入更新后的所述流量调控模型； 通过所述融合子模型的CNN网络对所述当前流量数据进行特征提取，得到所述当前流量数据的空间特征； 根据所述融合子模型的BiLSTM网络对当前流量数据进行特征提取，得到所述当前流量数据的时间序列； 根据所述空间特征和所述时间序列，得到所述媒体面网元在预设未来时间段内的流量变化趋势，并将所述流量变化趋势作为所述时序预测结果； 通过所述图神经网络子模型进行拓扑分析，得到所述媒体面网元的图结构；通过所述Transformer子模型进行权重分配，得到每个所述媒体面网元的分配权重策略；再通过所述深度强化学习子模型根据所述时序预测结果、所述图结构以及所述分配权重策略进行强化学习，得到所述控制面网元的流量分配策略； 具体包括：通过所述深度强化学习子模型，根据所述时序预测结果、所述图结构以及所述分配权重策略进行强化学习； 其中，根据所述时序预测结果、所述图结构以及所述分配权重策略，生成初始流量分配调整策略； 将所述初始流量分配调整策略作为动作，并将数字孪生环境作为环境，通过奖励函数计算所述动作与所述环境交互后的奖励值； 根据所述奖励值判断是否完成对所述初始流量分配调整策略的强化学习，当完成对所述初始流量分配调整策略的强化学习时，得到所述控制面网元的所述流量分配策略； 策略执行单元，用于根据所述流量分配策略对每个所述媒体面网元的媒体流量进行动态调整。

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