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龙图腾网获悉江苏慧铭信息科技有限公司申请的专利一种边缘云计算负载均衡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：CN119094531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411133701.2，技术领域涉及：H04L67/1023；该发明授权一种边缘云计算负载均衡方法是由王勇;汪金;韩耀;蒋梦菲;刘玲莉设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边缘云计算负载均衡方法在说明书摘要公布了：本发明涉及边缘云计算技术领域，公开了一种边缘云计算负载均衡方法，该方法旨在解决边缘计算环境中节点分布广泛、资源有限且动态变化所导致的负载均衡难题。传统负载均衡算法基于静态数据分配请求，无法准确预测未来负载变化，易导致节点过载或资源闲置。本发明采用神经网络算法，特别是长短时记忆网络LSTM模型，构建和训练负载预测模型，根据边缘计算节点的历史使用情况，预测其未来负载水平。通过部署监控与数据采集系统，实时收集影响节点负载的因素数据，并输入预测模型，动态制定资源调度策略。本发明实现了对边缘计算节点的动态高效利用，提高了系统的响应速度和运行效率，优化了用户体验。

本发明授权一种边缘云计算负载均衡方法在权利要求书中公布了：1.一种边缘云计算负载均衡方法，其特征在于，所述方法的步骤包括： 步骤1、使用神经网络算法构建和训练负载预测模型，所述负载预测模型用于根据边缘计算节点的使用情况，预测该节点在未来某个时间点的负载水平，构建和训练负载预测模型的具体步骤包括： 步骤1.1、收集边缘计算节点的历史负载数据，所述历史负载数据为节点在不同负载水平下，影响节点负载的所有因素数据； 步骤1.2、对收集的数据进行清洗，以处理缺失值和异常值； 步骤1.3、对清洗后的特征数据进行标准化处理； 步骤1.4、利用特征选择算法筛选对负载预测模型有用的特征，构成特征数据集； 步骤1.5、标记每条数据的负载水平，与对应的特征数据一起构成训练数据集，进一步将训练数据集进行划分，分成训练集和验证集； 步骤1.6、选择长短时记忆网络LSTM模型构建负载预测模型，并对模型的参数进行初始化； 步骤1.7、使用训练数据集对LSTM模型进行迭代训练，在训练过程中，定期使用验证集评估模型性能，直到模型的性能满足需求； 步骤1.8、训练完成后，保存LSTM模型的权重和偏置，并将模型进行部署，以用于后续进行取样位置预测； 步骤2、部署监控与数据采集系统，实时收集影响边缘计算节点负载的所有因素数据； 步骤3、对步骤2采集到的数据进行清洗，以处理缺失值和异常值； 步骤4、将步骤3清洗的数据输入步骤1中训练的负载预测模型，获得边缘计算节点在未来某个时间点的负载水平； 步骤5、根据步骤4获得的负载水平，动态制定资源调度策略；所述动态制定资源调度策略为动态计算承担该负载需要的边缘计算节点数量，具体方法包括：使用线性映射函数计算所需节点数量，计算公式为： 其中，round表示四舍五入取整函数，预测负载水平表示步骤4中获得的负载水平，最低阈值和最高阈值分别表示预设的负载阈值范围，最大节点数量和最小节点数量分别表示可用的最大和最小边缘计算节点数量； 步骤6、在负载均衡器中实施调度策略，以达到对边缘计算节点的动态高效利用。

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