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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利一种无线通信网络的用户体验速率预测方法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：CN116170834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310161891.8，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权一种无线通信网络的用户体验速率预测方法是由刘伟;赵鑫铷设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无线通信网络的用户体验速率预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种无线通信网络的用户体验速率预测方法，解决没有对用户体验速率进行预测的相关技术问题，实现步骤为：1获取训练样本集和测试样本集；2构建随机森林模型；3对随机森林模型进行第一次训练；4筛选特征；5对随机森林模型进行第二次训练；6获取用户体验速率的预测结果。本发明通过随机森林模型，筛选对无线通信网络的用户体验速率敏感性较高，最能影响和反映用户体验速率的特征集合，并根据特征集合能够实现高效地预测用户体验速率，可以有针对性地解决用户体验的不足之处。

本发明授权一种无线通信网络的用户体验速率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种无线通信网络的用户体验速率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取训练样本集和测试样本集：1a获取经过缺失值剔除和异常值剔除的M个用户的调度相关信息Sv1＝{Xm|1≤m≤M}，同时根据每个用户的业务量trm和业务时长ttm计算每个用户体验速率tvm，其中，M＞3000,Xm表示第m个用户包含Q维特征的调度相关信息，Q＞20；1b通过每个用户的体验速率tvm对其对应的调度相关信息Xm进行标注，并将随机选取Sv1中U个用户的调度相关信息及其对应的标签组成训练样本集Xtrain，将Sv1中剩余的V个用户的调度相关信息组成测试样本集Xtest，其中，M＝U+V；2构建随机森林模型：构建包括H个并行排列的决策树,以及与所有决策树顺次连接的算术平均模块的随机森林模型F，每个决策树fh包含一个根节点、与根节点连接的多个分裂节点，以及与每个分裂节点连接的多个叶节点，根节点与每个分裂节点的连线，以及每个分裂节点与每个叶节点的连线为决策树fh的有向边，其中，H≥50，fh为第h个决策树；3对随机森林模型进行第一次训练：3a初始化随机森林模型包含的最大的决策树个数为H^，H^≥1000,H＝50；3b将训练样本集Xtrain作为随机森林模型F的输入，每个决策树fh对每个用户的调度相关信息进行决策，得到fh对应的每个用户的体验速率预测值fhXu，算术平均模块对H个决策树决策得到的每个用户的体验速率预测值进行加权平均计算，得到U个用户的体验速率的预测结果3c采用均方误差损失函数，并通过和用户体验速率标记计算随机森林模型F的损失值LMSE，并对LMSE和H进行保存；3d判断H≥H^是否成立，若是，对保存的LMSE和H以H为横坐标、LMSE为纵坐标进行绘图操作，根据绘图结果选取纵坐标损失值LMSE的最小值对应的横坐标H，得到第一次训练好的包含H个决策树的随机森林模型F*，否则，令H＝H+1，并执行步骤3b；4筛选特征：利用第一次训练好的随机森林模型F*，通过基于不纯度减少的特征评估方法评估得到用户的调度相关信息的Q维特征的重要程度，然后筛选重要程度大于预先设置的阈值t的每个用户的调度相关信息的g维特征组成特征集合B；5对随机森林模型进行第二次训练：5a初始化随机森林模型包含最大的决策树个数为H^，H^≥1000,并令H1＝50，其中，H1为随机森林模型进行第二次训练包含的决策树个数；5b选取训练样本集Xtrain中包含有特征集合B的g维特征的U个用户的调度相关信息及其对应的标签组成新的训练样本集Dtrain，并将Dtrain作为随机森林模型F的输入对其进行迭代训练，得到第二次训练好的包含H1个决策树的随机森林模型T*；6获取用户体验速率的预测结果：将测试样本集Xtest作为第二次训练好的随机森林模型T*的输入，每个决策树fh对每个用户的调度相关信息进行决策，得到fh对应的每个用户的体验速率预测值fhXv，算术平均模块对H1个决策树决策得到的每个用户的体验速率预测值进行加权平均计算，得到V个用户的体验速率的预测结果

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