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龙图腾网获悉中国联合网络通信集团有限公司申请的专利网络性能预测模型训练方法、装置、设备及存储介质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：CN116582449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310612860.X，技术领域涉及：H04L41/149；该发明授权网络性能预测模型训练方法、装置、设备及存储介质是由李笑忠;王茜;杨念;张峰设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络性能预测模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种网络性能预测模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及通信技术领域。包括：获取包括多个网络指标数据的训练数据集，多个网络指标数据包括：相邻的多个历史日期中的每个历史日期包括的第一单位时间段对应的网络指标数据，目标单位时间段之前相邻的预设时长内包括的多个单位时间段中的每个单位时间段对应的网络指标数据；将多个网络指标数据分别输入至网络性能预测模型中，确定目标单位时间段之后相邻的第二单位时间段对应的预测网络参数；基于第二单位时间段对应的预测网络参数与第二单位时间段对应的真实网络参数之间的差值，调整网络性能预测模型的模型参数，得到训练后的网络性能预测模型。

本发明授权网络性能预测模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络性能预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包括多个网络指标数据的训练数据集，所述多个网络指标数据包括：相邻的多个历史日期中的每个历史日期包括的第一单位时间段对应的网络指标数据，目标单位时间段之前相邻的预设时长内包括的多个单位时间段中的每个单位时间段对应的网络指标数据，所述第一单位时间段为每个历史日期中与所述目标单位时间段相同的单位时间段；所述网络指标数据包括：网络参数、专网特征参数和时间特征，其中，所述网络参数包括：用户流量、丢包率、业务时延、用户速率，所述专网特征参数用于指示网络类型，所述时间特征用于指示网络指标数据对应的时间是否属于预设日期； 将所述多个网络指标数据分别输入至网络性能预测模型中，确定所述目标单位时间段之后相邻的第二单位时间段对应的预测网络参数； 基于所述第二单位时间段对应的预测网络参数与所述第二单位时间段对应的真实网络参数之间的差值，调整所述网络性能预测模型的模型参数，得到训练后的网络性能预测模型； 所述网络性能预测模型包括专网特征学习模块；所述方法还包括： 将所述多个网络指标数据中的每个网络指标数据对应的专网特征，分别输入至所述网络性能预测模型中的所述专网特征学习模块，确定每个网络指标数据对应的所述专网特征参数，所述专网特征包括：行业类型、专网类型和地理位置。

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