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龍圖騰網恭喜中國民航大學申請的專利網絡時延預測模型的訓練方法、裝置和網絡狀態檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120034449B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510519635.0，技術領域涉及：H04L41/147；該發明授權網絡時延預測模型的訓練方法、裝置和網絡狀態檢測方法是由王雙;趙歡;顧兆軍;薛禹昕設計研發完成，并于2025-04-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本網絡時延預測模型的訓練方法、裝置和網絡狀態檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及計算機技術應用領域，特別是涉及一種網絡時延預測模型的訓練方法、裝置和網絡狀態檢測方法，包括：構建初始的網絡時延預測模型；獲取歷史時序數據集，歷史時序數據集為通過將設定時間段內采集的目標網絡鏈路的多個網絡流量數據按照時序排序得到的數據集；利用滑動時間窗口將歷史時序數據集劃分為多個樣本時序數據；以樣本時序數據中的網絡傳輸參數的數值作為輸入信息，以樣本時序數據中的網絡時延的數值作為標簽信息，利用多個樣本時序數據對初始的網絡時延預測模型進行訓練，得到訓練好的網絡時延預測模型，其中，在訓練過程中，網絡時延預測模型的總損失包括數據擬合損失和網絡特性約束損失。本發明能夠提高網絡時延預測精度。

本發明授權網絡時延預測模型的訓練方法、裝置和網絡狀態檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種網絡時延預測模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：S100，構建初始的網絡時延預測模型，所述網絡時延預測模型包括依次連接的卷積模塊、第一丟棄層、第一特征提取網絡、第二丟棄層、第二特征提取網絡和輸出預測層，其中，第一特征提取網絡包括第一LSTM模塊和第一多頭注意力模塊，第二特征提取網絡包括第二LSTM模塊和第二多頭注意力模塊；S200，獲取歷史時序數據集，所述歷史時序數據集為通過將設定時間段內采集的目標網絡鏈路的多個網絡流量數據按照時序排序得到的數據集，網絡流量數據的數據實體包括網絡傳輸參數和網絡時延；S300，利用滑動步幅為1、窗口大小為w的滑動時間窗口將所述歷史時序數據集劃分為多個樣本時序數據，每個樣本時序數據為w×m的矩陣，m為網絡流量數據的數據實體的數量；S400，以樣本時序數據中的網絡傳輸參數的數值作為輸入信息，以樣本時序數據中的網絡時延的數值作為標簽信息，利用所述多個樣本時序數據對初始的網絡時延預測模型進行訓練，得到訓練好的網絡時延預測模型，其中，在訓練過程中，網絡時延預測模型的總損失包括數據擬合損失和網絡特性約束損失，所述網絡特性約束損失包括基于網絡負載確定的負載約束損失、基于網絡突發流量確定的衰減約束損失以及為基于網絡協議的接收窗口確定的窗口約束損失。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國民航大學，其通訊地址為：300300 天津市東麗區津北公路2898號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。