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龙图腾网获悉亚信科技(中国)有限公司申请的专利一种基于DPI数据的网络拥塞预测方法及相关产品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：CN120416168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510905899.X，技术领域涉及：H04L47/127；该发明授权一种基于DPI数据的网络拥塞预测方法及相关产品是由杨汉钊设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DPI数据的网络拥塞预测方法及相关产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于DPI数据的网络拥塞预测方法及相关产品。首先可以确定目标网络系统中使用用户人数占比最高的业务的为目标业务。获取目标网络系统中的目标业务的待预测网络流量数据，并将待预测网络流量数据输入到拥塞预测模型中进行网络拥塞预测，得到状态预测结果，拥塞预测模型基于目标网络系统中各个业务的网络流量基础数据表和网络管理基础数据表的全量数据，以及历史业务拥塞表现标签，对Prophet模型进行模型训练得到。再输出状态预测结果。本申请通过聚焦核心业务、整合多源全量数据及应用先进预测算法，可以有效反映用户真实感知，并提升网络拥塞预测的准确率，进而降低检测和处理滞后性，从而改善了用户的网络体验。

本发明授权一种基于DPI数据的网络拥塞预测方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种基于DPI数据的网络拥塞预测方法，其特征在于，所述方法包括： 确定目标网络系统中的目标业务；所述目标业务为所述目标网络系统中使用用户人数占比最高的业务； 获取目标网络系统中的所述目标业务的待预测网络流量数据；所述待预测网络流量数据为深度包检测DPI数据之一； 将所述待预测网络流量数据输入到拥塞预测模型中进行网络拥塞预测，得到状态预测结果；所述拥塞预测模型基于所述目标网络系统中各个业务的网络流量基础数据表的全量数据、网络管理基础数据表的全量数据和历史业务拥塞表现标签，对Prophet模型进行模型训练得到； 输出所述状态预测结果； 所述确定目标网络系统中的目标业务，包括： 获取所述目标网络系统中各个业务在第一历史时间段的网络管理基础数据表的全量数据； 根据预设时间粒度分别对所述各个业务在第一历史时间段的网络管理基础数据表的全量数据进行聚合，得到所述目标网络系统在第一历史时间段的各个业务的网络管理统计数据表； 基于所述目标网络系统中所有业务在第一历史时间段的所述网络管理统计数据表，结合用户标识对所述目标网络系统中的所有用户进行去重统计得到独立用户数； 分别将所述目标网络系统中各个业务的用户数与所述独立用户数做比，得到多个用户占比； 根据筛选条件并结合所述多个用户占比，对所述目标网络系统中各个业务进行筛选，得到所述目标业务；所述筛选条件为：在目标网络系统的各个业务中，选择用户占比既超过阈值又最大的业务作为所述目标业务； 其中，网络管理基础数据表的全量数据为DPI数据之一； 所述拥塞预测模型的构建过程，包括： 获取所述目标网络系统中各个业务在第二历史时间段的网络流量基础数据表的全量数据； 根据所述各个业务在第二历史时间段的网络流量基础数据表的全量数据确定所述目标业务的拥塞表现； 获取针对所述目标业务的训练数据集；所述训练数据集包括所述目标业务在第三历史时间段的网络流量基础数据表的全量数据； 将所述训练数据集作为模型输入，并将所述拥塞表现作为所述历史业务拥塞表现标签指导所述Prophet模型进行模型训练，得到拥塞预测模型； 其中，网络流量基础数据表的全量数据为DPI数据之一。

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