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龙图腾网获悉天翼云科技有限公司申请的专利云资源预测方法、装置、设备和介质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：CN119788540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411791226.8，技术领域涉及：H04L43/08；该发明授权云资源预测方法、装置、设备和介质是由段林;刘磊;陈宝剑;王欣;赵启莲设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本云资源预测方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种云资源预测方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取实时云资源使用率；调用预先训练的神经网络模型并加载模型参数；将所述实时云资源使用率输入所述神经网络模型，通过所述神经网络模型获取所述实时云资源使用率的时域特征和频域特征，根据所述时域特征和所述频域特征，获取云资源预测结果。

本发明授权云资源预测方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种云资源预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取实时云资源使用率； 调用预先训练的神经网络模型并加载模型参数； 将所述实时云资源使用率输入所述神经网络模型，通过所述神经网络模型获取所述实时云资源使用率的时域特征和频域特征，根据所述时域特征和所述频域特征，获取云资源预测结果； 所述获取实时云资源使用率之前，还包括： 获取第一时间段内的历史云资源使用率集合；根据所述第一时间段内的历史云资源使用率集合，构建所述神经网络模型，包括：根据每个历史云资源使用率子集，构建所述神经网络模型； 所述根据每个所述历史云资源使用率子集，构建所述神经网络模型，包括： 对第二时间段h，通道维度为C的一维时间序列，所述历史云资源使用率子集的时序数据使用快速傅里叶变换，获得傅里叶变换结果为：，其中，； 将所述傅里叶变换结果分解为实部序列和虚部序列；； 对分解后的所述傅里叶变换结果进行共轭处理，获取共轭处理结果： 其中，； 通过对应相乘，将分解后的所述傅里叶变换结果与所述共轭处理结果相乘，获取傅里叶特征： 将所述傅里叶特征进行两个重复的一维卷积，加上修正线性单元relu激活函数进行处理，获取历史云资源使用子集的时序数据的频域特征； 使用时间卷积网络TCN对所述历史云资源使用子集进行进行处理，获取所述历史云资源使用子集的时序数据的时域特征； 将所述频域特征和所述时域特征在通道维度上进行张量的连接操作，采用跳跃连接，将所述频域特征和所述时域特征进行融合，获取时域与频域融合特征； 对所述时域与频域融合特征进行TCN计算，获得所述历史云资源使用率子集对应的预测结果。

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