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针对绿色无线网状网流量领域的GNN基站关联方法、系统
申请人信息
- 申请人:南京邮电大学
- 申请人地址:210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
- 发明人: 南京邮电大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 针对绿色无线网状网流量领域的GNN基站关联方法、系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311419825.2 |
| 申请日 | 2023/10/30 |
| 公告号 | CN117580107A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | H04W28/086 |
| 权利人 | 南京邮电大学 |
| 发明人 | 孟庆民; 罗越; 邹玉龙; 陈文清 |
| 地址 | 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号 |
摘要文本
本发明公开了针对绿色无线网状网流量领域的GNN基站关联方法、系统，将大时间、空间尺度的绿色无线网络流量时间序列分割成小时间、空间尺度的、动态异构的子集；将该子集经过第一步表征后得到动态的异构二部图，再利用第二步表征的边处理、设备标签选取、编码和优选的特征工程，获得边定义文件和节点定义文件，得到静态同构二部图；利用静态同构二部图对图神经网络进行训练，完成关联基站索引的下游任务的预测。本发明可同时提高绿色无线网流量预测的准确率与减少无线资源分配策略评估时间，并可推广至含有N个基站与M个设备的无线网状网配置以及更长的流量时间序列。
专利主权项内容
1.针对绿色无线网状网流量领域的GNN基站关联方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将大时间与空间尺度的绿色无线网络流量时间序列分割成小时间与空间尺度的动态异构子集；S2、对步骤S1中的子集进行第一步表征后得到动态的异构二部图，其节点集合在数据构建时拆分成两个子集，即基站与设备；S3、利用第二步表征对步骤S2的动态异构二部图进行边处理、设备标签选取、编码和优选的特征工程，获得边定义文件和节点定义文件，得到静态同构二部图；S4、将静态同构二部图输入到同构的图神经网络模型中，使用GraphSAGE算法进行训练和下游的节点预测任务；在每一个时间窗内，输出无标签节点的节点分类结果。