10.3969/j.issn.1674-3814.2021.05.009
基于机器学习的电力通信网带宽分配算法
网络切片技术可以优化5G电力通信网的数据传输性能,但是数据传输性能取决于5G电力通信网为各切片分配的带宽大小.为优化5G电力通信网中网络切片的时延效果,提出了一种基于机器学习的5G电力通信网带宽资源分配算法.该算法通过对5G电力通信网历史预留带宽量及获得的时延效果进行学习,进而确定当前时隙网络应该预留的带宽资源大小.得到当前网络所预留带宽大小后,算法会基于切片重要度按序准入切片.仿真结果显示,所提出的基于机器学习的带宽资源分配算法可以提升17.968%切片加权时延和,并获得43.21%的决策性价比增益.
机器学习、电力通信网、网络切片、5G、带宽分配
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TN91
国家自然科学基金51677065
2021-07-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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