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龙图腾网恭喜西安电子科技大学广州研究院;广州通则康威科技股份有限公司申请的专利一种基于大模型的动态带宽分配方法、系统、电子设备及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：CN119383675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411952292.9，技术领域涉及：H04W28/20；该发明授权一种基于大模型的动态带宽分配方法、系统、电子设备及介质是由牛冠冲;余志涛;李晓辉;杨清海;施永鑫;颜斌;黄振江设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的动态带宽分配方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：发明公开了一种基于大模型的动态带宽分配方法、系统、电子设备及介质，涉及网络通信技术领域，本发明利用ChatGLM3的预训练架构，对历史流量数据和多模态数据进行建模与融合，从而生成融合特征。基于这些融合特征，系统能够预测未来的流量需求；通过定义动态优先级调整机制，结合流量预测结果，系统实现了多业务的动态调整和高效的带宽分配；同时，构建的流量异常检测机制可以实时监测流量变化，提升异常业务的优先级；此外，全局资源优化策略确保网络中带宽资源的全面调度，基于效用函数来衡量带宽分配的效益；本发明提供了一种智能化的方法，使得网络资源在多种业务需求下能够灵活配置，提升整体服务质量与网络性能。

本发明授权一种基于大模型的动态带宽分配方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的动态带宽分配方法，其特征在于：利用ChatGLM3的预训练架构对历史流量数据和多模态数据进行建模并融合得到融合特征，并利用ChatGLM3大模型基于融合特征对未来流量进行预测得到流量预测；定义大规模网络的历史流量数据集，其中表示时间步数，表示设备的数量，且令表示设备在时间时刻的流量；利用ChatGLM3的预训练架构通过自注意力机制对输入的历史流量数进行全局依赖建模，用于自动捕捉时间序列中的相关性： 其中，分别是历史流量数据集经过线性变换得到的查询、键和值矩阵，是可学习的权重矩阵，是键向量的维度，自注意力机制的输出代表了历史流量数据在时间序列中的加权信息，用于显示流量变化的趋势和依赖关系；同时利用ChatGLM3的预训练架构进行多模态数据融合得到多模态特征表示向量；使用门控机制融合多模态特征表示向量和自注意力机制的输出得到融合特征，并利用ChatGLM3大模型进行预测得到流量预测；基于流量预测定义动态优先级调整机制与智能带宽分配，实现多业务的动态调整和带宽分配；定义系统中有N个业务，且每个业务的优先级和带宽需求随时间变化；则优先级的动态调整机制通过以下公式实现： 其中，是时间时刻业务的优先级，是时间时刻业务的优先级，是业务在时间时刻的流量需求函数，是业务在时间时刻的流量信息，是预测的未来流量需求，其中是未来时刻的流量估计，是平滑系数，用于平衡当前优先级与实时需求的权重，控制优先级调整的速度，为平衡因子，用于控制当前时刻的和的相对权重，取值范围为；流量需求函数用于根据计算其带宽需求，表达为： 表示业务在时间时刻的流量占比，用于动态调整其优先级，当业务的流量需求较大时，其优先级将随之上升；反之，当业务流量较小时，其优先级将随之降低，的优先级同样随着业务的需求上升而上升；当优先级被确定，通过加权带宽分配的方法将总带宽资源动态分配给不同业务，表达为： 其中，是时刻分配给业务的带宽，是时刻的总带宽资源，是业务的优先级，是所有业务优先级的总和；公式表明每个业务获得的带宽分配与其优先级成正比，优先级越高的业务获得的带宽资源越多；构建流量异常检测机制，用于检测流量异常业务以及判断是否需要调整流量异常业务的优先级；构建全局资源优化策略，结合基于流量预测的优先级调整和带宽分配，实现网络中带宽资源的全面调度。

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