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龙图腾网获悉内江职业技术学院申请的专利基于机器学习的无线网络资源动态分配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：CN121057041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511596261.9，技术领域涉及：H04W72/53；该发明授权基于机器学习的无线网络资源动态分配方法是由曾玉生设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的无线网络资源动态分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的无线网络资源动态分配方法，涉及无线网络资源动态分配技术领域，具体方法包括：步骤一、综合空间与时间对监测区域范围进行划分，通过物联网设备对该监测范围内的用户终端进行动态监测，步骤二、提取各时间段网格内的监测数据的数据特征，综合建立各网格的网络状态评估指标，步骤三、构造LSTM预测模型，通过对不同网格的网络状态评估指标进行预测分析，实现无线网络资源动态分配，本发明通过实时感知、多维建模、智能预测和动态调整，显著提升了资源分配的实时性、准确性、适应性和效率，为无线网络资源的智能化管理提供了关键技术支撑。

本发明授权基于机器学习的无线网络资源动态分配方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的无线网络资源动态分配方法，其特征在于，包括： 步骤一、综合空间与时间对监测区域范围进行划分，通过物联网设备对该监测范围内的用户终端进行动态监测； 通过确定采样频率在每个时间段内收集监测数据，监测数据指监测时间范围内用户终端的无线网络参数变化状况，不同网格在每个时间段的采样频率由上一时间段终止时刻点的接入用户数量决定； 步骤二、提取各时间段网格内的监测数据的数据特征，综合建立各网格的网络状态评估指标； 确定单个网格在不同时间段中的因接入用户对无线网络资源的使用产生的实时流量，基于该时间段内信道分配给对应网格的具体带宽，确定在该时间段内对应网格的带宽利用率，综合该时间段内的用户接入数量与网格最大用户容量，设置网络状态评估指标； 利用公式表示网络状态评估指标，其中，PGi表示网络状态评估指标，i表示第i个时间段，表示第i个时间段网格的最大用户容量，Bi表示第i个时间段无线信道分配给网格的频谱宽度，表示第i个时间段网格内接入用户的总人数，表示第i个时间段总流量，表示第i-1个时间段内信道质量的均值，表示第i个时间段终止时刻点的接收信号强度指示，表示第i个时间段起始时刻点的接收信号强度指示，T表示时间段长度，e为自然常数； 通过确定信道分配给不同网格的具体带宽，根据不同时间段网格内接入用户的带宽需求，基于当前时间段无线信道分配给网格的频谱宽度、无线信道的信噪比、用户的总人数与上一时间段网格内用户的平均带宽需求确定当前时间段单个网格的最大用户容量； 步骤三、构造LSTM预测模型，通过对不同网格的网络状态评估指标进行预测分析，实现无线网络资源动态分配。

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