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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种网络带宽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：CN119922091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510043701.1，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权一种网络带宽预测方法及系统是由任骜;谷凌龙;谭玉娟;刘铎;钟刊设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络带宽预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络带宽预测方法及系统，所述方法包括：采集目标网络的历史带宽数据，采用深度强化学习算法进行预测，得到每个时刻的强化学习带宽预测值；采用启发式算法进行预测，得到每个时刻的启发式带宽预测值；对强化学习带宽预测值和启发式带宽预测值进行加权融合，得到每个时刻的融合预测带宽；对所有时刻的融合预测带宽进行序列化处理，得到融合预测带宽序列，采用自回归移动平均模型对融合预测带宽序列进行一级移动平滑处理，得到预测带宽一级平滑序列；采用卡尔曼滤波算法对融合预测带宽序列进行二级动态平滑处理，得到预测带宽二级平滑序列。本发明实施例提供的一种网络带宽预测方法及系统，提高了网络带宽的预测准确性。

本发明授权一种网络带宽预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种网络带宽预测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目标网络的历史带宽数据，采用深度强化学习算法根据所述历史带宽数据对目标网络在每个时刻的带宽进行预测，得到每个时刻的强化学习带宽预测值；采用启发式算法根据所述历史带宽数据对目标网络的带宽进行预测，得到每个时刻的启发式带宽预测值； 对所述强化学习带宽预测值和所述启发式带宽预测值进行平滑置信处理，得到每个时刻的深度强化平滑置信权重和对应的启发预测平滑置信权重； 基于每个时刻的所述启发预测平滑置信权重和对应的所述深度强化平滑置信权重对每个时刻的所述强化学习带宽预测值和对应的所述启发式带宽预测值进行融合分析，得到每个时刻的融合预测带宽； 对所有时刻的所述融合预测带宽进行序列化处理，得到融合预测带宽序列；采用自回归移动平均模型对所述融合预测带宽序列进行一级移动平滑处理，得到预测带宽一级平滑序列； 采用卡尔曼滤波算法对所述融合预测带宽序列进行二级动态平滑处理，得到预测带宽二级平滑序列。

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