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龙图腾网恭喜国网冀北电力有限公司经济技术研究院;北京京研电力工程设计有限公司申请的专利一种跨域端到端的数据传输压力认知方法及装置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：CN118827575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411106927.3，技术领域涉及：H04L47/283；该发明授权一种跨域端到端的数据传输压力认知方法及装置是由石振江;王畅;李莉;杨林;郭昊;周毅;姜宇;张立斌;吕科;赵旷怡;孙海波;陆珊珊;白坤;夏曼曼;肖林设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨域端到端的数据传输压力认知方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及通信技术领域，具体公开了一种跨域端到端的数据传输压力认知方法及装置。包括基于给定业务数据传输需求，将历史业务流进行分割，确定固定时隙业务流，进行一维离散小波变换，得到原始尺度系数，利用多分形小波模型及优化分解级数，进行系数分解，得到优化分解系数序列，根据平均传输时延与额定传输时延，确定传输压力特征值，将固定时隙业务流、优化分解系数序列及传输压力特性值进行拼接，得到传输压力特征信号序列后按比例进行划分，得到训练集和测试集，利用训练集对LSTM神经网络模型进行训练后，将测试集传入训练后LSTM神经网络模型中得到预测结果。旨在通过压力传输评价，保证端到端的数据传输的安全性和高效性。

本发明授权一种跨域端到端的数据传输压力认知方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种跨域端到端的数据传输压力认知方法，其特征在于，包括：S1、基于给定业务数据传输需求，将历史业务流进行分割，确定固定时隙业务流；S2、根据所述固定时隙业务流，进行一维离散小波变换，得到原始尺度系数；S3、根据所述原始尺度系数，利用多分形小波模型及优化分解级数，进行系数分解，得到优化分解系数序列；S4、根据所述固定时隙业务流对应的时隙内各数据包的平均传输时延与额定传输时延，确定传输压力特征值；S5、将所述固定时隙业务流、所述优化分解系数序列及所述传输压力特性值进行拼接，得到传输压力特征信号序列后按比例进行划分，得到神经网络的训练集和测试集；S6、利用所述训练集对LSTM神经网络模型进行训练后，将所述测试集传入训练后LSTM神经网络模型中得到预测结果；所述S3包括：S31、选取Haar小波，对所述原始尺度系数进行多分形小波模型分解，得到优化系数集，过程如下式： 式中，uj,2k为j级分解中第2k个分解系数；Aj-1,k为m-1级分解的随机变量近似服从高斯分布，H为历史业务流的Hurst参数，p为随机变量的自相似变量，var为方差；S32、根据多分形小波模型和最佳分解级数,确定优化分解系数序列，如下式： 式中，M0为最佳分解级数。

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