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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利通信网络负载预测方法、装置、设备及可读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：CN116319385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310358051.0，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权通信网络负载预测方法、装置、设备及可读存储介质是由王雷雨;许晓东;陈昊;马楠;张平设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本通信网络负载预测方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种通信网络负载预测方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：基于目标通信网络的历史实际负载和历史实际负载的历史预测负载判断目标通信网络的负载预测模型是否适配目标通信网络的当前工作场景；若适配，则基于目标通信的近段负载数据和负载预测模型预测目标通信网络下一时刻的目标预测负载；若不适配，则基于目标通信网络的近段历史负载数据对负载预测模型进行更新，并基于更新后的负载预测模型以及近段负载数据预测目标预测负载，其中，近段历史负载数据为从当前时刻起之前第二预设时长内目标通信网络的历史负载数据。实时更新模型，可使得预测模型更加适配实时工作场景，从而得到更加准确的负载预测结果。

本发明授权通信网络负载预测方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种通信网络负载预测方法，其特征在于，所述通信网络负载预测方法包括以下步骤： 基于目标通信网络的历史实际负载和所述历史实际负载的历史预测负载判断所述目标通信网络的负载预测模型是否适配所述目标通信网络的当前工作场景，其中，所述负载预测模型为卷积神经网络； 若适配，则基于所述目标通信的近段负载数据和所述负载预测模型预测所述目标通信网络下一时刻的目标预测负载，其中，所述近段负载数据为从当前时刻起之前第一预设时长内所述目标通信网络的历史负载数据； 若不适配，则基于所述目标通信网络的近段历史负载数据对所述负载预测模型进行更新，并基于更新后的负载预测模型以及所述近段负载数据预测所述目标预测负载，其中，所述近段历史负载数据为从当前时刻起之前第二预设时长内所述目标通信网络的历史负载数据，所述第二预设时长大于第一预设时长； 所述目标通信网络包括有多个通信基站，在所述基于目标通信网络的历史实际负载和所述历史实际负载的历史预测负载判断所述目标通信网络的负载预测模型是否适配所述目标通信网络的当前工作场景的步骤之前，所述通信网络负载预测方法还包括： 获取各所述通信基站的历史负载数据作为训练数据集； 基于预设时间窗口和所述训练数据集的时序顺序从所述训练数据集中提取训练样本，其中，任意一个训练样本包括不同通信基站在同一时段下的预设时间窗口中不同时刻的负载数据，任意一个训练样本的标签为不同通信基站在训练样本对应时段的下一时刻的负载数据； 将所述训练样本中在时序上相邻的负载数据整合为样本特征输入至所述负载预测模型，得到所述训练样本的预测负载； 基于所述预测负载和所述训练样本的标签计算所述负载预测模型的模型预测损失； 基于所述模型预测损失对所述负载预测模型进行迭代更新； 所述通信网络负载预测方法应用于所述目标通信网络的数字孪生网络，所述目标通信网络中任意一个地面基站k，在所述数字孪生网络中的数字孪生体为：，其中，表示基站k的实际位置坐标，表示基站k的通信服务范围，表示基站k在t时刻的通信负载，表示基站k在t时刻的决策动作，表示距离当前时间间隔为的下一时刻基站k的通信负载，表示距离当前时间间隔为的下一时刻基站k的决策动作；在所述基于目标通信网络的历史实际负载和所述历史实际负载的历史预测负载判断所述目标通信网络的负载预测模型是否适配所述目标通信网络的当前工作场景的步骤之前，所述方法还包括： 基于所述数字孪生网络获取所述目标通信网络的历史负载数据； 通过预设时间滑动窗口从所述历史负载数据中的最新历史负载数据出发实时提取所述近段历史负载数据。

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