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龍圖騰網(wǎng)獲悉國(guó)網(wǎng)山東省電力公司電力科學(xué)研究院申請(qǐng)的專利一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的5G基站能耗優(yōu)化方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115906630B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211451801.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的5G基站能耗優(yōu)化方法是由姚洪磊;劉冬蘭;劉新;王勇;常英賢;王睿;張昊;張方哲;孫莉莉;羅昕;馬雷;于灝;秦佳峰;蘇冰;趙勇;井俊雙;王曉峰;趙夫慧;孫夢(mèng)謙設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的5G基站能耗優(yōu)化方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的5G基站能耗優(yōu)化方法，聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用于5G基站能耗優(yōu)化的方法。通過(guò)對(duì)不同場(chǎng)景下基站的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同場(chǎng)景下能耗的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，以更好地進(jìn)行基站能耗優(yōu)化。通過(guò)收集基站業(yè)務(wù)性能數(shù)據(jù)，使用聚類方法，自動(dòng)預(yù)測(cè)并判斷基站所處場(chǎng)景。通過(guò)將聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用于5G基站能耗優(yōu)化，使得基站參與方無(wú)需上傳數(shù)據(jù)，有效解決了數(shù)據(jù)通信和數(shù)據(jù)隱私方面的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的5G基站能耗優(yōu)化方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的5G基站能耗優(yōu)化方法，其特征在于，包括如下步驟： a對(duì)基站場(chǎng)景進(jìn)行聚類； b基站場(chǎng)景內(nèi)部基站通過(guò)GRU網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練基站參數(shù)并上傳至中心服務(wù)器，中心服務(wù)器對(duì)參數(shù)進(jìn)行聯(lián)邦平均后下發(fā)至基站； c將最終模型參數(shù)與本地參數(shù)進(jìn)行融合，得到每個(gè)基站的最終模型； d將不同場(chǎng)景下基站的流量數(shù)據(jù)輸入到每個(gè)基站的最終模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)出不同場(chǎng)景下基站能耗時(shí)間序列； 步驟b包括如下步驟： b-1將歸一化后的樣本數(shù)據(jù)集D′＝{x′1,x′2,…,x′i,...,x′m}中第i個(gè)歸一化后的基站流量數(shù)據(jù)向量x′i按照天數(shù)劃分為工作日每天分段的能耗數(shù)據(jù)，劃分后生成n個(gè)能耗數(shù)據(jù)樣本，n個(gè)能耗數(shù)據(jù)樣本形成能耗時(shí)間序列數(shù)據(jù)集A，其中，at為t時(shí)刻輸入的批量學(xué)習(xí)的能耗數(shù)據(jù)樣本，t∈{1,2,...,nis}，第i個(gè)基站場(chǎng)景的第s個(gè)基站擁有nis個(gè)能耗數(shù)據(jù)樣本，其中s∈{1,2,...,Si}，Si為第i個(gè)基站場(chǎng)景中基站的數(shù)量； b-2初始化每個(gè)基站場(chǎng)景的中心服務(wù)器模型參數(shù)w0； b-3每個(gè)基站場(chǎng)景的中心服務(wù)器將模型參數(shù)w0下發(fā)到基站場(chǎng)景內(nèi)的各個(gè)基站客戶端Cis中，Cis為第i個(gè)基站場(chǎng)景的第s個(gè)基站； b-4參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基站客戶端Cis接收到來(lái)自中心服務(wù)器的模型參數(shù)w0后進(jìn)行批量本地訓(xùn)練，設(shè)置基站本地更新訓(xùn)練輪次為E輪，基站本地批量學(xué)習(xí)的樣本數(shù)為B，每輪需要訓(xùn)練次數(shù)為次，共訓(xùn)練次，通過(guò)公式進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重更新，得到更新后的本地參數(shù)w′is，式中wis為i個(gè)基站場(chǎng)景的第s個(gè)基站的本地參數(shù)，η為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率，為目標(biāo)函數(shù)對(duì)于權(quán)重的梯度值； b-5將t時(shí)刻輸入的批量學(xué)習(xí)的能耗數(shù)據(jù)樣本at輸入到GRU神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，通過(guò)公式rt＝σWrat+Urht-1+br計(jì)算重置門(mén)rt，式中ht-1為時(shí)刻t的前一時(shí)刻輸出的批量能耗數(shù)據(jù)向量，Wr為重置門(mén)的權(quán)重參數(shù)，Ur為t時(shí)刻的前一時(shí)刻隱藏層重置門(mén)的權(quán)重參數(shù)，br為偏置項(xiàng)，通過(guò)公式zt＝σWzat+Uzht-1+bz計(jì)算更新門(mén)zt，式中σ·為sigmoid激活函數(shù)，Wz為更新門(mén)的權(quán)重參數(shù)，Uz為t時(shí)刻的前一時(shí)刻隱藏層更新門(mén)的權(quán)重參數(shù)，bz為偏置項(xiàng)，通過(guò)公式計(jì)算得到最終輸出結(jié)果ht，式中其中tanh·為tanh激活函數(shù)，Wh為候選隱藏層的權(quán)重參數(shù)，bh為偏置項(xiàng)； b-6每個(gè)場(chǎng)景的基站客戶端執(zhí)行完次訓(xùn)練后，視為本地更新完畢，將本地更新的參數(shù)w′is上傳到對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景的中心服務(wù)器； b-7基站場(chǎng)景的中心服務(wù)器通過(guò)公式計(jì)算下一輪的模型參數(shù)w′i，ni為第i個(gè)基站場(chǎng)景的能耗數(shù)據(jù)樣本總數(shù)； b-8重復(fù)執(zhí)行步驟b-3至步驟b-7，直至達(dá)到步驟b-4中設(shè)置的訓(xùn)練次數(shù)獲得最終的適合每個(gè)場(chǎng)景的個(gè)性化5G基站聯(lián)邦能耗優(yōu)化模型參數(shù)w′i。

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