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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(湖州)
摘要：本发明属于移动网络资源调度技术领域，公开了一种基于流量预测的QoS流资源预分配方法，本发明针对基站在多业务场景下使用传统调度算法，无法保证QoS流之间的公平性和性能隔离的问题；采用基于流量预测的QoS流资源预分配方法，能够提高QoS流之间的公平性，保证QoS流之间的性能隔离；将调度系统的数据分组服务过程建模为排队系统，构建了以最小化分组平均时延为目标的优化问题，并利用强化学习求解该离散空间下的组合优化问题；利用XGBoost对流量进行预测，缓解了资源预分配的时效性问题；数据仿真验证了所提出的算法的有效性。
主权项：1.一种基于流量预测的QoS流资源预分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，利用XGBoost完成对流量的时序预测；利用基站中的信息采集模块完成对基站运行信息的收集及存储，将采集到的流量时序构建为数据集，利用分CART作为XGBoost的基学习器进行模型的训练，采用集成学习的方式更新预测模型；S2，通过将调度系统的数据分组服务过程建模为MM1排队系统，建立了流量、信道质量与QoS流的服务质量需求之间的关系并以最小化分组平均时延为目标构建了优化问题；S3，通过离线学习的方式训练DQN，使得DQN能够根据网络流量信息和信道质量信息求解该离散空间下的组合优化问题，将训练完成后的神经网络模型加载到基站端，使得基站消耗较少的计算资源获得关于QoS流的资源预分配方案；S4，通过分析资源预分配方案的违约率，验证DQN的有效性，基于MATLAB搭建仿真平台。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(湖州) 一种基于流量预测的QoS流资源预分配方法及系统
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