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基于知识蒸馏的天地一体化网络时空流量预测方法
摘要文本
本发明公开了一种基于知识蒸馏的天地一体化网络时空流量预测方法，包括以下步骤：控制平面GEO卫星收集并处理来自流量计数器的数据平面LEO卫星统计数据；GEO从地面管理中心历史模型库中寻找上一周期的基于注意力机制的时空流量预测模型；地面管理中心查询历史模型库，并将选定的历史模型传输至GEO卫星；GEO将历史模型与收集的最新数据相结合，使用自适应知识蒸馏训练策略获取最新模型；最新模型传输到地面管理中心，并保存在历史模型库中，作为历史模型供将来使用。该方法能够减少资源浪费，提高预测准确度。。马 克 数 据 网
申请人信息
- 申请人:南京理工大学
- 申请人地址:210094 江苏省南京市孝陵卫200号
- 发明人: 南京理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于知识蒸馏的天地一体化网络时空流量预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410117747.9 |
| 申请日 | 2024/1/29 |
| 公告号 | CN117650834A |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| IPC主分类号 | H04B7/185 |
| 权利人 | 南京理工大学 |
| 发明人 | 杨力; 陈旭; 黄琦龙 |
| 地址 | 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号 |
专利主权项内容
1.一种基于知识蒸馏的天地一体化网络时空流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集LEO流量数据：控制平面GEO卫星收集并处理来自流量计数器的数据平面LEO卫星统计数据；步骤2：历史模型请求：GEO从地面管理中心历史模型库中寻找上一周期的基于注意力机制的时空流量预测模型；步骤3：历史模型回复：地面管理中心查询历史模型库，并将选定的历史模型传输至GEO卫星；步骤4：卫星本地计算：GEO将历史模型与收集的最新数据相结合，使用自适应知识蒸馏训练策略获取最新模型；步骤5：最新模型存储：最新模型传输到地面管理中心，并保存在历史模型库中，作为历史模型供将来使用。