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一种LSTM与XGBoost融合的带宽预测方法，包括以下步骤：1)收集与带宽相关的时序特征数据；2)使用LSTM模型来处理时序特征数据，捕捉历史带宽的动态变化；在LSTM模型中引入注意力机制，通过计算时间步的权重，使得LSTM+Attention模型能够聚焦于对预测最有影响的时间步，忽略不相关的信息；3)特征融合：将LSTM+Attention模型的输出作为特征之一，同时引入其他网络状态特征；4)XGBoost模型：使用XGBoost算法对拼接后的高维特征空间矩阵进行建模；5)所有XGBoost树的预测结果会被加权求和，得到最终的带宽预测值。本发明提高了带宽预测的准确性和鲁棒性。

本发明提供了一种基于关键词的网络轨迹分类方法及装置，分类方法首先通过流统计学特征结合K‑means方法得到第一轨迹簇，将第一轨迹簇的每个簇作为轨迹分割方法的输入，分割为固定字段IF和变化字段VF，并计算每个固定字段的长度以及固定字段的位置信息；然后采用IF分布拟合方法进行曲线拟合得到IF位置分布曲线；接着采用IF分类方法获得各极值区间的所包含的IF的类型和各类IF的数量，接着将各极值区间的所包含的IF的类型和各类IF的数量输入轨迹聚类方法，输出第二轨迹簇，再采用关键词推断方法推断分隔符，并根据分隔符从IF中分离关键词，最后形成签名数据库。本发明可以在提高分类准确性的同时，大大提高分类的效率。

本发明公开了一种基于弹性光网络的算力网络切片资源均衡分配方法，属于网络切片和资源分配领域，包括以下步骤：通过SDN控制器获取算力网络节点计算资源和链路频谱资源信息以及网络切片请求信息；依据业务传输优先级排队，并判断网络切片请求是否允许接入算力网络；利用启发式算法为允许接入的各类网络切片请求分配资源，获得对应的算力网络切片资源分配策略；使用集成神经网络模型预测下一单位时间各切片流量变化辅助进行切片重配置。本发明提出一种基于弹性光网络的算力网络切片资源均衡分配方法，能够使算力网络资源得到充分利用，在实现算力网络资源均衡分配的同时，提升网络切片请求的成功率。

本发明公开一种基于HARQ的URLLC带宽优化方法、装置、设备及介质，该方法包括：步骤S1：建立URLLC有限块长模型；步骤S2：在所述URLLC有限块长模型下，建立时延模型和可靠性模型，分别得到总时延和解码失败概率；步骤S3：对所述总时延和所述解码失败概率分别进行约束，得到HARQ最大重传次数η；步骤S4：基于所述HARQ最大重传次数η，得到系统带宽下限wm，并将系统所需带宽w与所述wm进行比较，在w>wm时，将所述w作为系统最小带宽；在w≤wm时，将所述wm作为系统最小带宽，其中m＝0,1,...,4，表示与子载波间隔对应的序号。本发明保障了URLLC业务低时延和高可靠性的同时，也优化了带宽，达到节省资源的目的。

本发明提供一种网络数据传输带宽动态调整方法及系统，方法包括：多个移动端向数据存储端发出需要数据上传需求信号，数据存储端向多个移动端发出接收信号；第i个移动端在t时刻接收到数据存储端发出的第k个接收信号；计算数据存储端向第i个对移动端发射出的信号总量复包络信号；进行滤波去噪处理，得到还原的真实信号；对数据存储端的带宽分配系数进行动态调整，第i个移动端依据调整后的带宽分配系数实时动态上传数据值数据存储端。本发明根据数据传输端与需要上传数据的多个移动端之间的同时多径数据传输的信号接收发进行数据滤波还原，据此进行实时的动态带宽调整，以使数据丢包率保持在阈值以下同时多径传输数据至数据存储端。

本发明提供了一种基于虚拟币的局域网络网关带宽资源分配管理方法，包括如下步骤：S10手动将网关按使用时间划分为闲周期时段、忙周期时段以及统计周期；S20网关端的虚拟币生成与分配，网关在每个忙周期时段开始时生成的虚拟币总量、单位账户可以分得的单位虚拟币数量以及第i个用户账户虚拟币数量；以及S30用户端虚拟币的分配与使用，针对不同的用户账户级别及网络应用的优先级分配虚拟币。本发明的一种基于虚拟币的局域网络网关带宽资源分配管理方法，以软件方式实现，不需要专门的设备，可以充分保障网络中的关键用户和重点应用的网络流量需求，同时带宽分配可以根据网络运行情况和用户需求进行动态调整。