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龙图腾网获悉中国联合网络通信集团有限公司申请的专利网络资源配置方法、装置、服务器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：CN115884270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211578118.3，技术领域涉及：H04W28/20；该发明授权网络资源配置方法、装置、服务器及存储介质是由师宝康;刘甫琴;张伟;罗和云;刘辕设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络资源配置方法、装置、服务器及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供的一种网络资源配置方法、装置、服务器及存储介质，涉及通信技术领域。该方法监测基站在目标时段内根据当前配置的多个网络带宽资源，分别执行对应的业务类型的业务时的第一通信参数；根据第一通信参数分别对基站执行各个业务类型的业务进行质量评估，得到各个业务类型的业务的质量评估值；对各个业务类型的业务的质量评估值求和，得到总质量评估值；若本次得到的总质量评估值与上一次得到的总质量评估值的差值大于第一评估阈值，则根据本次得到的总质量评估值采用强化学习模型，更新基站当前配置的多个网络带宽资源，使得基站配置的各个业务类型对应的网络带宽合理配置，使得各个业务类型的业务的总质量最高，不会浪费网络资源。

本发明授权网络资源配置方法、装置、服务器及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络资源配置方法，其特征在于，包括： 监测基站在目标时段内根据当前配置的多个网络带宽资源，分别执行对应的业务类型的业务时的第一通信参数； 根据所述第一通信参数分别对所述基站执行各个业务类型的业务进行质量评估，得到各个业务类型的业务的质量评估值； 对各个业务类型的业务的质量评估值求和，得到总质量评估值； 若本次得到的总质量评估值与上一次得到的总质量评估值的差值大于第一评估阈值，则根据所述本次得到的总质量评估值采用强化学习模型，更新基站当前配置的多个网络带宽资源；所述强化学习模型是基于深度神经网络的动态资源分配模型，用于根据总质量评估值动态调整网络带宽资源； 在所述监测基站在目标时段内根据当前配置的多个网络带宽资源，分别执行对应的业务类型的业务时的第一通信参数之前，所述方法还包括： 提取所述基站在所述目标时段所处的周期相邻的上一个周期，执行的每个业务类型的业务对应的流量特征； 采用预训练的流量预测模型基于提取的每个业务类型的业务对应的流量特征，预测每个业务类型的业务在所述目标时段的流量大小，其中，所述预训练的流量预测模型是采用输入数据和输出数据，对初始的待训练网络进行训练得到的，所述输出数据为：历史上多个周期内的所述目标时段的每个业务类型的业务的流量大小，所述输入数据为历史上的每个周期相邻的上一个周期内的每个业务类型的业务对应的流量特征； 根据预测的各个业务类型的业务对应的所述流量大小，确定各业务类型分别对应的初始网络带宽资源； 在所述基站配置所述各业务类型分别对应的初始网络带宽资源。

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