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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于图神经网络的孪生网络性能预测方法、装置及存储介质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：CN119299327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411809896.8，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权一种基于图神经网络的孪生网络性能预测方法、装置及存储介质是由施建锋;谈忠平;潘成胜设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的孪生网络性能预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的孪生网络性能预测方法、装置及存储介质，属于通信网络技术领域，所述方法包括：对获取到的物理通信网络历史信息进行预处理，得到依赖图数据集；对依赖图数据集中的各节点状态进行初始化，得到各节点的初始隐藏状态；使用所述初始隐藏状态对预先构建的网络性能预测模型进行训练，得到训练好的网络性能预测模型，其中，网络性能预测模型通过注意力机制、消息传递神经网络以及门控循环单元协同工作获取迭代更新的隐藏状态信息并调整模型参数；将获取到的物理通信网络实时信息输入训练好的网络性能预测模型，得到性能预测结果，提高了数字孪生通信网络性能预测的稳定性、准确性以及效率。

本发明授权一种基于图神经网络的孪生网络性能预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的孪生网络性能预测方法，其特征在于，包括：获取物理通信网络实时相关网络信息，输入到训练好的网络性能预测模型，得到性能预测结果；其中，所述训练好的网络性能预测模型的确定过程，包括：对数字孪生通信网络获取到的物理通信网络历史相关网络信息进行预处理，得到依赖图数据集，其中，所述依赖图数据集中包括链路、路径及队列信息；对所述依赖图数据集中的各链路、路径及队列信息分别进行特征初始化，得到各链路、路径及队列的初始隐藏状态；使用所述初始隐藏状态对预先构建的网络性能预测模型进行训练，得到训练好的网络性能预测模型，其中，所述网络性能预测模型通过注意力机制、消息传递神经网络以及门控循环单元协同工作获取迭代更新的隐藏状态信息，并根据所述隐藏状态信息调整模型参数；所述对数字孪生通信网络获取到的物理通信网络历史相关网络信息进行预处理，得到依赖图数据集，包括：对读取到的原始网络样本进行归一化处理，得到标准化数据集；将所述标准化数据集中的原始网络样本转换为网络依赖图，得到依赖图数据集，其中，所述网络依赖图包括一组链路、一组网络设备输出端口上的队列以及一组源到目的地路径。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。