申请/专利权人：南京理工大学

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117650834B

主分类号：H04B7/185

分类号：H04B7/185;G06N3/045;G06N3/049;G06N3/042;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏的天地一体化网络时空流量预测方法，包括以下步骤：控制平面GEO卫星收集并处理来自流量计数器的数据平面LEO卫星统计数据；GEO从地面管理中心历史模型库中寻找上一周期的基于注意力机制的时空流量预测模型；地面管理中心查询历史模型库，并将选定的历史模型传输至GEO卫星；GEO将历史模型与收集的最新数据相结合，使用自适应知识蒸馏训练策略获取最新模型；最新模型传输到地面管理中心，并保存在历史模型库中，作为历史模型供将来使用。该方法能够减少资源浪费，提高预测准确度。

主权项：1.一种基于知识蒸馏的天地一体化网络时空流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集LEO流量数据：控制平面GEO卫星收集并处理来自流量计数器的数据平面LEO卫星统计数据；步骤2：历史模型请求：GEO从地面管理中心历史模型库中寻找上一周期的基于注意力机制的时空流量预测模型；步骤3：历史模型回复：地面管理中心查询历史模型库，并将选定的历史模型传输至GEO卫星；步骤4：卫星本地计算：GEO将历史模型与收集的最新数据相结合，使用自适应知识蒸馏训练策略获取最新模型；步骤5：最新模型存储：最新模型传输到地面管理中心，并保存在历史模型库中，作为历史模型供将来使用。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京理工大学 基于知识蒸馏的天地一体化网络时空流量预测方法

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