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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115865679A(43)申请公布日2023.03.28(21)申请号202111108462.1(22)申请日2021.09.22(71)申请人中兴通讯股份有限公司地址518057广东省深圳市南山区高新技术产业园科技南路中兴通讯大厦(72)发明人王大江王其磊周瑾贾逵(74)专利代理机构广州嘉权专利商标事务所有限公司44205专利代理师尹长斌(51)Int.Cl.H04L41/0894(2022.01)G06N20/10(2019.01)权利要求书2页说明书9页附图7页(54)发明名称网络管控方法及其系统、存储介质(57)摘要本发明提供了一种网络管控方法及其系统、存储介质,包括:获取目标对象的参数变化值,其中,参数变化值来自于DT虚拟模型,DT虚拟模型根据物理模型构建,物理模型由物理网络的实体对象构成,参数变化值表征目标对象的传输性能的变化;将参数变化值输入至感知模型,获取感知模型输出的状态预测结果;将状态预测结果输入至认知模型,获取认知模型输出的配置调整信息;在仿真验证后根据配置调整信息调整物理模型。根据本发明实施例提供的方案,能够以DT虚拟模型作为数据基础,通过感知模型感知、预测物理模型的变化及变化趋势,并将感知、预测结果作为认知模型的输入,得到物理网络的配置调整信息,并经过仿真验证后实现针对物理网络的自动管控。CN115865679ACN115865679A权利要求书1/2页1.一种网络管控方法,包括:获取目标对象的参数变化值,其中,所述参数变化值来自于数字孪生DT虚拟模型,DT虚拟模型根据物理模型构建,所述物理模型由物理网络的实体对象构成,所述参数变化值表征所述目标对象的传输性能的变化;将所述参数变化值输入至预先训练好的感知模型,获取所述感知模型输出的状态预测结果;将所述状态预测结果输入至预先训练好的认知模型,获取所述认知模型输出的配置调整信息;当所述配置调整信息通过仿真验证,根据所述配置调整信息调整所述物理模型。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取目标对象的参数变化值之前,所述方法还包括:将所述物理模型中性能参数发生变化的实体对象确定为所述目标对象;或者,获取分析需求信息,将所述分析需求信息中的待分析对象确定为所述目标对象。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将所述参数变化值输入至预先训练好的感知模型之前,所述方法还包括:从所述DT虚拟模型获取与所述物理模型相对应的环境数据集,所述环境数据集包括所述物理模型中各个所述实体对象的性能参数和状态参数。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述从所述DT虚拟模型获取与所述物理模型相对应的环境数据集之后,所述方法还包括:获取预先设定的时间序列;确定所述性能参数和所述状态参数在所述时间序列的概率分布;根据所述概率分布和所述时间序列构建信号发生模型。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述获取目标对象的参数变化值,包括:确定目标分析时序;根据所述信号发生模型构建出所述目标对象在所述目标分析时序的所述参数变化值。6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述状态预测结果输入至预先训练好的认知模型,获取所述认知模型输出的配置调整信息,包括:获取预先设定好的目标状态和约束条件;将所述环境数据集、所述目标状态、所述状态预测结果和所述约束条件输入至所述认知模型,获取所述认知模型输出的针对所述目标对象的配置调整信息。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据当所述配置调整信息通过仿真验证,包括:根据所述配置调整信息进行仿真验证,并获取所述仿真结果;当所述仿真结果表征所述物理模型的运行状态符合预设标准,确定所述配置调整信息通过所述仿真验证。8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在所述从所述DT虚拟模型获取与所述物理模型相对应的环境数据集之后,包括:通过反向传播算法进行从所述认知模型到所述感知模型的训练,其中,所述性能参数2CN115865679A权利要求书2/2页为所述感知模型的训练输入,所述状态参数为所述感知模型的训练输出,所述状态预测结果和所述环境数据集为所述认知模型的训练输入,所述目标状态确定为所述认知模型的输出。9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述通过反向传播算法进行所述认知模型和所述感知模型的训练,包括:按照由输出端到输入端的顺序,确定针对所述认知模型和所述感知模型中每一层网络的输出结果的梯度值;当所述梯度值满足预设训练条件,确定从所述认知模型的输出端至和所述感知模型的输入端的训练完成。10.一种网络管控系统,包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9中任意一项所述的网