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龙图腾网恭喜北京易汇众盟网络技术有限公司申请的专利基于时序预测的私域流量峰值识别与路由调度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：CN119449630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510025365.8，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权基于时序预测的私域流量峰值识别与路由调度方法及系统是由曾黎;广宇昊;于惊涛;傅强设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序预测的私域流量峰值识别与路由调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于时序预测的私域流量峰值识别与路由调度方法及系统，涉及私域流量管理技术领域，包括通过多维异构图网络和因果推理机制预测流量数据和置信度，并基于经验模态分解和广义极值分布模型生成动态阈值，结合模糊推理器预测峰值。然后，构建分布式协同预警机制，根据多维预警指标和节点共识生成分级预警信号和预警等级。最后，构建多目标路由优化模型，基于链路可靠性得分进行路由资源分组，利用多智能体强化学习搜索候选路径，并根据预警信息和峰值预测结果确定分流比例，在峰值时段优化路径选择策略，并将私域流量调度至选定路径。本发明能够有效识别私域流量峰值，并通过动态路由调度保障服务质量，提升用户体验。

本发明授权基于时序预测的私域流量峰值识别与路由调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序预测的私域流量峰值识别与路由调度方法，其特征在于，包括：获取私域流量数据，提取所述私域流量数据中的流量特征、用户行为特征和业务特征构建多维异构图网络，采用元路径随机游走方法在所述多维异构图网络中提取节点间的语义关联特征，将所述语义关联特征输入图神经网络学习得到节点结构化表征，基于所述节点结构化表征采用因果推理机制分析节点间的显式依赖关系和隐式依赖关系，将显式依赖关系和隐式依赖关系输入预先构建的多任务预测模型，输出预测流量数据和预测置信度，对预测流量数据进行经验模态分解获取波动项，结合预测置信度对波动项极值序列加权构建广义极值分布模型并生成动态阈值，将所述预测流量数据、预测置信度和动态阈值输入模糊推理器计算峰值概率，输出峰值预测结果；将多维异构图网络中的业务节点设置为预警节点，基于所述预测流量数据和预测置信度构建分布式协同预警机制，根据业务节点的地理位置和业务层级将预警节点组织为预警网络，每个预警节点基于预测流量数据计算包括流量波动率、业务负载率和资源利用率的多维预警指标，相邻预警节点之间采用共识机制交换预警信息，当所述多维预警指标超过自适应阈值且获得预设数量节点共识时，基于所述峰值预测结果生成分级预警信号和预警等级；构建考虑服务质量约束的多目标路由优化模型，计算路由链路的历史服务质量指标得到链路可靠性得分，将具有相似可靠性得分的路由链路聚类形成路由资源组，采用多智能体强化学习方法在各资源组内搜索满足约束的候选路径集合，并根据所述分级预警信号、预警等级和峰值预测结果确定资源组分流比例，在预测峰值时段优化路径选择策略，将私域流量数据按照所述分流比例调度至选定路径，并收集路由性能反馈数据持续更新路由选择策略。

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