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龙图腾网获悉国网山东省电力公司电力科学研究院申请的专利一种基于环形联邦学习的网络切片资源预测方法及系统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：CN115618541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211406101.X，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权一种基于环形联邦学习的网络切片资源预测方法及系统是由姚洪磊;刘冬兰;刘新;王勇;常英贤;王睿;张昊;张方哲;孙莉莉;罗昕;马雷;于灏;秦佳峰;苏冰;赵勇;井俊双;王晓峰;赵夫慧;孙梦谦设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环形联邦学习的网络切片资源预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于环形联邦学习的网络切片资源预测方法及系统，包括：获取VNFs序列中每个VNF连续时间内进行网络切片服务时所需的性能指标数据；根据每个VNF连续时间内进行网络切片服务时所需的性能指标数据和训练好的网络切片资源预测模型，获得网络切片所需资源的预测结果；其中，网络切片资源预测模型采用环形联邦学习框架构建，将每一个VNF所在物理节点作为参与联邦学习的客户端，为每一个客户端构建节点资源预测模型，将每个VNF连续时间内进行网络切片服务时所需的性能指标数据对应输入到VNF所在物理节点的节点资源预测模型中，输出网络切片下一时刻所需资源预测结果。提高了网络切片资源预测的准确性。

本发明授权一种基于环形联邦学习的网络切片资源预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于环形联邦学习的网络切片资源预测方法，其特征在于，包括： 获取VNFs序列中每个VNF连续时间内进行网络切片服务时所需的性能指标数据； 根据VNFs序列中每个VNF连续时间内进行网络切片服务时所需的性能指标数据和训练好的网络切片资源预测模型，获得网络切片下一时刻所需资源的预测结果，在对网络切片资源预测模型进行训练时，采用三元组损失约束节点资源预测模型的更新方向，三元组损失Ltl为： 其中，d代表欧式距离，margin代表阈值，第i个客户端第r轮的节点资源预测模型参数计算出的t时刻隐藏层输出为第r+1轮时第i个客户端上全局模型计算出的t时刻隐藏层输出为更新后的节点资源预测模型计算出的t时刻隐藏层输出为 其中，网络切片资源预测模型采用环形联邦学习框架构建，将每一个VNF所在物理节点作为参与联邦学习的客户端，为每一个客户端构建节点资源预测模型，将每个VNF连续时间内进行网络切片服务时所需的性能指标数据对应输入到VNF所在物理节点的节点资源预测模型中，输出网络切片下一时刻所需资源预测结果； 节点资源预测模型包括CNN和LSTM，CNN从性能指标中提取性能指标特征，将性能指标特征按时间维度进行拼接，形成指标序列，将指标序列输入LSTM对中，获得网络切片下一时刻所需资源的预测结果。

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国网山东省电力公司电力科学研究院，其通讯地址为：250003 山东省济南市市中区望岳路2000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”。