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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种数据驱动的通信网络性能预测方法和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：CN119854142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510325717.1，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权一种数据驱动的通信网络性能预测方法和装置是由杨方;马春来;常超;刘春生;王怀习;张云峰;杨成武;周政伟设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动的通信网络性能预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据驱动的通信网络性能预测方法和装置，所述方法包括：获取网络信息集合；基于所述网络信息集合，构建得到网络图信息；利用训练完毕的网络性能估计模型，对所述网络图信息进行处理，得到网络性能的预测结果值。本发明基于通信网络的网络结构，建立了静态网络图和动态网络图，实现了对通信网络结果的全面描述，并从数据队列、流等角度专门建立了对应的数据变量和结构，确保了评估结果的准确性。

本发明授权一种数据驱动的通信网络性能预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的通信网络性能预测方法，其特征在于，包括：S1，获取网络信息集合；S2，基于所述网络信息集合，构建得到网络图信息；S3，利用训练完毕的网络性能估计模型，对所述网络图信息进行处理，得到网络性能的预测结果值；所述基于所述网络信息集合，构建得到网络图信息，包括：S21，基于所述网络信息集合，构建得到静态影响图集合；所述静态影响图集合，包括若干个静态影响图；所述静态影响图集合的表达式为，是时间步数，表示第1个时刻的静态影响图，表示第T个时刻的静态影响图，每个静态影响图，包含节点集合和特征集合；所述节点集合，包括节点信息和特征信息；所述节点信息，包括流信息、链路信息和队列信息；所述特征信息，包括流节点特征、链路节点特征和队列节点特征；S22，利用节点类型映射函数，将所述静态影响图中的节点信息映射为节点类型信息；S23，利用关系类型映射函数，将所述静态影响图中的特征信息映射为影响关系信息；S24，利用所述节点类型信息和影响关系信息，构建得到动态影响图；S25，利用所述动态影响图和静态影响图集合，构建得到网络图信息；所述网络性能估计模型，包括异构图多头注意力层、时序多头注意力层和多指标输出层；所述异构图多头注意力层，用于对所述网络图信息进行处理，得到输出向量；所述异构图多头注意力层的输入端，用于接收得到网络图信息；所述异构图多头注意力层的输出端，与所述时序多头注意力层的输入端连接；所述时序多头注意力层，用于对所述异构图多头注意力层的输出向量进行处理，得到节点嵌入特征向量；所述时序多头注意力层的输出端，与所述多指标输出层的输入端连接；所述多指标输出层，用于对所述节点嵌入特征向量进行处理，得到网络性能的预测结果值；所述多指标输出层的输出端，用于输出网络性能的预测结果值；所述网络性能的预测结果值，包括通信网络的流吞吐量、流时延、链路利用率和排队时延的预测结果值。

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