濟南大學薛晶獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉濟南大學申請的專利一種基于深度ESN的多尺度網絡流量預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120547077B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202511023435.2，技術領域涉及：H04L41/147；該發明授權一種基于深度ESN的多尺度網絡流量預測方法是由薛晶;趙慧設計研發完成，并于2025-07-24向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于深度ESN的多尺度網絡流量預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度ESN的多尺度網絡流量預測方法，屬于計算機應用技術領域。該方法包括以下步驟：獲取原始網絡流量數據進行時域分析，得到多個預測子模型；基于不同的預測子模型復雜度分別采用淺層儲備池結構和深層儲備池結構；各預測子模型通過獨立儲備池網絡處理對應尺度的輸入數據，形成多尺度特征表示；將多尺度特征表示輸入至誤差修正網絡；實時評估各預測子模型的預測誤差；采用強化學習算法持續評估各預測子模型的有效性。本發明通過構建多尺度獨立預測子模型解耦不同時間粒度的流量特征，進而實現了對多尺度流量特征的精準建模，解決了現有技術中多尺度特征解耦不充分的問題。
本發明授權一種基于深度ESN的多尺度網絡流量預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度ESN的多尺度網絡流量預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取原始網絡流量數據進行時域分析，得到多個預測子模型； 獲取每個預測子模型復雜度，基于不同的預測子模型復雜度分別采用淺層儲備池結構和深層儲備池結構，獲取淺層儲備池結構和深層儲備池結構的最優神經元數量和連接稀疏度； 基于獲取的神經元數量和連接稀疏度構建各預測子模型的儲備池網絡，各預測子模型通過獨立儲備池網絡處理對應尺度的輸入數據，獲取各儲備池網絡輸出特征的統計量，形成多尺度特征表示； 將多尺度特征表示輸入至誤差修正網絡，通過殘差連接計算預測誤差，構建跨尺度特征交互層，通過門控單元選擇性傳遞重要特征，實時修正當前輸入； 實時評估各預測子模型的預測誤差，基于誤差結果動態調整集成權重，通過加權融合生成最終預測結果，同時生成各尺度貢獻度的可視化熱力圖； 采用強化學習算法持續評估各預測子模型的有效性，當檢測到流量模式變化時，通知工作人員調整配置。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人濟南大學，其通訊地址為：250022 山東省濟南市市中區南辛莊西路336號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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