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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于交易量预测的区块链系统分层协同调度优化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：CN118331727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202410418532.0，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于交易量预测的区块链系统分层协同调度优化方法是由赵相国;聂虎林;要鑫;袁野;毕鑫设计研发完成，并于2024-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交易量预测的区块链系统分层协同调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于交易量预测的区块链系统分层协同调度优化方法，涉及区块链技术领域。本发明增加区块链系统的性能指标、交易量指标和资源使用情况指标为后续优化提供数据支持，通过实时监控和可视化实时观测系统的运行情况，为应对变化突然频繁的交易以及动态调整的滞后性，使用动态调整的方法后，根据衡量系统整体性能的power公式可以得出，相较于单一参数优化，系统的整体性能有一定的提升，采用基于蚁群算法的多目标调度优化方法应对容器资源使用情况的动态特性，随着负载期望的变化来调整任务的目标节点，可以保证负载相对均衡，可以满足区块链系统的任务需求也可以做到合理分配现有的资源，使资源利用率尽可能最大化。

本发明授权一种基于交易量预测的区块链系统分层协同调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交易量预测的区块链系统分层协同调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：在区块链系统中增加区块链系统的性能指标、交易信息指标和区块链系统部署在容器中所使用的资源情况指标，实时收集区块链系统的性能指标和交易信息指标，将交易信息指标存储到时序数据库InfluxDB，使用前端可视化技术对交易信息指标中的提交的交易数量、区块链的区块高度进行可视化； 步骤2：使用负载测试工具对区块链系统进行装载测试，然后使用采集区块链系统的交易发送量数据并存储到时序数据库influxDB中；所述交易发送量数据为客户端发送到区块链系统中的交易的数据量； 步骤3：利用时间序列预测模型对交易发送量数据进行预测，得到预测的区块链系统的交易发送量数据；所述时间序列预测模型为LSTM长短期记忆网络模型； 步骤4：通过控制变量的方法对区块链系统进行实验测试，确定区块大小的阈值和区块链交易接收率的阈值，并根据预测的交易发送量数据调整交易接收率和区块大小使得区块链系统整体性能达到最优； 步骤4.1：每次改变一个变量，通过控制变量的方法对区块链系统进行多轮次的实验测试观察变量应用到区块链系统后的性能表现，将最优性能所对应的区块大小和区块链交易接收率配置为区块大小的阈值和交易接收率的阈值；所述变量包括区块大小和区块链交易接收率；所述区块链系统整体性能达到最优的标准为：衡量系统性能的指标power最大，区块链系统整体性能达到最优； 计算衡量系统性能的指标power的方法为： 1； 其中，是区块链系统的吞吐量，为任意一个大于1的常数，是交易的平均延迟；为衡量系统性能的指标； 步骤4.2：根据预测的交易发送量数据、配置的区块大小的阈值和区块链交易接收率的阈值调整区块大小和区块链交易接收率，使得区块链系统整体性能达到最优； 调整区块大小和区块链交易接收率的方法具体为：当满足公式2时，调高交易的接收率；当满足公式3时，进行区块大小的调整； 2； 3； 其中，为是特定时间间隔内的交易发送率，是客户端发送交易的平均速率；是区块链系统可接收的一笔交易的最大尺寸；是配置的区块链交易接收率的阈值；是配置的区块大小的阈值； 步骤5：将系统整体性能最优的区块链系统部署到容器中，每一个区块链节点对应一个容器，构建区块链系统的docker容器镜像并使用Kubernetes进行容器编排和容器资源调度。

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