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龙图腾网恭喜金华电力设计院有限公司;国网浙江省电力有限公司金华供电公司申请的专利基于深度学习的5G无线网络切片功率分配方法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：CN115278841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210910747.5，技术领域涉及：H04W52/02；该发明授权基于深度学习的5G无线网络切片功率分配方法是由张丽娜;叶泓炜;徐军岳;王守禧;杨运国;陈梓翰;蔡建军;侯健生;王鹏;邹家阳;王千;黄俊威;邱璐;龚丽;卢志俊;姚越设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的5G无线网络切片功率分配方法在说明书摘要公布了：本发明具体涉及基于深度学习的5G无线网络切片功率分配方法，包括：获取5G无线网络的对应网络切片在待分配时间段的上一分配时间段的分配功率实际值，作为分配功率初始值；基于分配功率初始值计算对应网络切片在待分配时间段的分配功率预测值；以保证各个网络切片相互隔离为目标，结合分配功率预测值计算对应网络切片内各个用户在待分配时间段的用户功率初分配值；以网络切片内功率效率最大化为目标，结合各个用户的用户功率初分配值计算对应网络切片内各个用户在待分配时间段的用户功率最优分配值；基于用户功率最优分配值为对应网络切片内的各个用户分配功率。本发明能够保证各个网络分片及用户的网络质量，并能够提高5G无线网络的功率效率。

本发明授权基于深度学习的5G无线网络切片功率分配方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的5G无线网络切片功率分配方法，其特征在于，包括：S1：获取5G无线网络的对应网络切片在待分配时间段的上一分配时间段的分配功率实际值作为分配功率初始值；S2：基于分配功率初始值计算对应网络切片在待分配时间段的分配功率预测值；步骤S2中，通过功率均方误差目标函数和切片功率总额约束计算分配功率预测值；通过如下公式表示功率均方误差目标函数： 式中：表示第m个网络切片t时刻的分配功率预测值；TΔ表示待分配时间段的时间长度；rmt表示第m个网络切片t时刻的分配功率实际值；M表示网络切片集合；通过如下公式表示切片功率分配约束： 式中：表示第m个网络切片t时刻的分配功率预测值；Θ表示5G无线网络中功率总额；以分配功率初始值为输入数据，使用循环神经网络中的堆叠双向长短期记忆算法结合切片功率分配约束求解功率均方误差目标函数，以计算得到对应网络切片在待分配时间段的分配功率预测值；S3：以保证各个网络切片相互隔离为目标，结合分配功率预测值计算对应网络切片内各个用户在待分配时间段的用户功率初分配值；S4：以网络切片内功率效率最大化为目标，结合各个用户的用户功率初分配值计算对应网络切片内各个用户在待分配时间段的用户功率最优分配值；S5：基于用户功率最优分配值为对应网络切片内的各个用户分配功率。

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