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龙图腾网获悉北京大学武汉人工智能研究院申请的专利基于流量预测和强化学习的天线下倾角优化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：CN119728556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411829741.0，技术领域涉及：H04L47/127；该发明授权基于流量预测和强化学习的天线下倾角优化方法及系统是由刘尚;吴志强;顾维玺;刘千里;朱松纯设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于流量预测和强化学习的天线下倾角优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于流量预测和强化学习的天线下倾角优化方法及系统，涉及无线通信技术领域。构建目标区域内基站的网络流量数据的时空事件立方体数据集；根据时空事件立方体数据集得到流量预测模型；通过流量预测模型预测目标区域中每个基站的未来流量值；根据每个基站的未来流量值和三维位置信息，对基站进行是否参与天线下倾角调整的聚类分析后，确定需要进行天线下倾角调整的基站。本发明获得精确的网络流量预测后，基于预测流量和用户的地理位置进行天线下倾角调整的聚类分析，并通过深度强化学习算法对基站间的天线下倾角进行协同优化调整，从而有效实现移动通信网络资源的合理调度与利用。

本发明授权基于流量预测和强化学习的天线下倾角优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于流量预测和强化学习的天线下倾角优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 构建目标区域内基站的网络流量数据的时空事件立方体数据集； 在同一维度内，将时空事件立方体数据集中的空间、时间和事件数据融合；分别在时间域、空间域和事件域提取对应的特征，将提取的特征通过交叉融合实现多域信息的融合，得到流量预测模型； 通过流量预测模型预测目标区域中每个基站的未来流量值；根据每个基站的未来流量值和三维位置信息，对基站进行是否参与天线下倾角调整的聚类分析后，确定需要进行天线下倾角调整的基站； 根据需要进行天线下倾角调整的基站的未来流量值，计算得到当前基站的天线下倾角调整方案，完成天线下倾角的调整； 所述强化学习算法的状态信息为： 其中，表示强化学习算法的状态信息，表示感兴趣区域内的小区个数，表示第个小区的预测流量，表示第个小区的中低层用户数占总用户数的比例，表示第个小区的近处用户数占总用户数的比例； 所述强化学习算法的动作为： 其中，表示强化学习算法的动作，表示第个小区的天线下倾角值； 所述强化学习算法的奖励为感兴趣区域内的系统总吞吐量，通过强化学习算法给出每个小区的天线下倾角参数作为动作，最后的目标是使得系统吞吐量达到最优。

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