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龙图腾网获悉南昌交通学院申请的专利一种基于增量学习的实时通信流量预测方法及系统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：CN121078473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511596601.8，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权一种基于增量学习的实时通信流量预测方法及系统是由葛菁;刘瑛;徐亦丹设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增量学习的实时通信流量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于增量学习的实时通信流量预测方法及系统，涉及通信流量预测技术领域。方法包括：采集目标基站的历史通信流量数据并构建通信流量序列，确定多个时间窗口并提取出多个通信饱和特征；构建参考通信负载上限轨迹并对通信流量序列进行饱和状态监测，确定多个通信饱和窗口；对多个通信饱和窗口进行通信流量特征重构，生成每个通信饱和窗口的重构窗口通信特征生成通信流量序列对应的通信需求变化序列；构建样本数据集并双目标通信流量预测模型进行离线训练，在采集到目标基站的实时通信流量数据后，对双目标通信流量预测模型进行增量学习训练并用于对目标基站进行实时通信流量预测。本发明实现了对通信流量的高精度实时预测。

本发明授权一种基于增量学习的实时通信流量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习的实时通信流量预测方法，其特征在于，包括： 采集目标基站的历史通信流量数据并构建通信流量序列，确定关于历史通信流量数据的多个时间窗口，提取出每个时间窗口的通信饱和特征； 根据多个通信饱和特征构建目标基站的参考通信负载上限轨迹，基于参考通信负载上限轨迹对通信流量序列进行饱和状态监测，生成通信流量序列的饱和状态序列并确定多个通信饱和窗口，包括确定通信流量序列中每个时间步所属的时间窗口，根据时间窗口的通信饱和特征识别通信流量序列中每个时间步的饱和偏差参数和流量变化参数； 基于饱和偏差参数和流量变化参数确定时间步的饱和状态参数，根据多个饱和状态参数构建通信流量序列的饱和状态序列； 对饱和状态序列进行状态持续检测，提取出饱和状态序列的多个状态连续片段，根据状态连续片段对应的饱和状态参数进行片段筛选，得到多个目标片段并标记为通信饱和窗口； 根据通信流量序列对多个通信饱和窗口进行通信流量特征重构，生成每个通信饱和窗口的重构窗口通信特征，组合多个重构窗口通信特征生成通信流量序列对应的通信需求变化序列； 根据通信流量序列和通信需求变化序列构建样本数据集，并对预先构建的双目标通信流量预测模型进行离线训练，生成训练好的双目标通信流量预测模型； 在采集到目标基站的实时通信流量数据后，提取出实时通信流量数据的通信饱和波动特征，基于通信饱和波动特征和实时通信流量数据，对双目标通信流量预测模型进行增量学习训练并用于对目标基站进行实时通信流量预测。

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