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龙图腾网恭喜中国民航大学申请的专利网络时延预测模型的训练方法、装置和网络状态检测方法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：CN120034449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510519635.0，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权网络时延预测模型的训练方法、装置和网络状态检测方法是由王双;赵欢;顾兆军;薛禹昕设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络时延预测模型的训练方法、装置和网络状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术应用领域，特别是涉及一种网络时延预测模型的训练方法、装置和网络状态检测方法，包括：构建初始的网络时延预测模型；获取历史时序数据集，历史时序数据集为通过将设定时间段内采集的目标网络链路的多个网络流量数据按照时序排序得到的数据集；利用滑动时间窗口将历史时序数据集划分为多个样本时序数据；以样本时序数据中的网络传输参数的数值作为输入信息，以样本时序数据中的网络时延的数值作为标签信息，利用多个样本时序数据对初始的网络时延预测模型进行训练，得到训练好的网络时延预测模型，其中，在训练过程中，网络时延预测模型的总损失包括数据拟合损失和网络特性约束损失。本发明能够提高网络时延预测精度。

本发明授权网络时延预测模型的训练方法、装置和网络状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种网络时延预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S100，构建初始的网络时延预测模型，所述网络时延预测模型包括依次连接的卷积模块、第一丢弃层、第一特征提取网络、第二丢弃层、第二特征提取网络和输出预测层，其中，第一特征提取网络包括第一LSTM模块和第一多头注意力模块，第二特征提取网络包括第二LSTM模块和第二多头注意力模块；S200，获取历史时序数据集，所述历史时序数据集为通过将设定时间段内采集的目标网络链路的多个网络流量数据按照时序排序得到的数据集，网络流量数据的数据实体包括网络传输参数和网络时延；S300，利用滑动步幅为1、窗口大小为w的滑动时间窗口将所述历史时序数据集划分为多个样本时序数据，每个样本时序数据为w×m的矩阵，m为网络流量数据的数据实体的数量；S400，以样本时序数据中的网络传输参数的数值作为输入信息，以样本时序数据中的网络时延的数值作为标签信息，利用所述多个样本时序数据对初始的网络时延预测模型进行训练，得到训练好的网络时延预测模型，其中，在训练过程中，网络时延预测模型的总损失包括数据拟合损失和网络特性约束损失，所述网络特性约束损失包括基于网络负载确定的负载约束损失、基于网络突发流量确定的衰减约束损失以及为基于网络协议的接收窗口确定的窗口约束损失。

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