基于AI的大数据通信带宽时延感知控制方法.pdf

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【摘要】本文提出一种基于AI

【摘要】本文提出一种基于AI的大数据通信带宽时延感知控制方法。该方法综合利用

深度学习预测网络状态、强化学习优化路由策略、联邦学习实现分布式带宽管理，在提升网

通信网络中国宽带▪2024年1月

络服务质量方面取得良好效果。实验结果表明，该方法可显著降低平均时延、抖动和丢包率，

同时提高链路利用率和吞吐量，为大数据应用创造了有利网络条件。

【关键词】大数据通信；带宽时延感知；人工智能

【关键词】大数据通信；带宽时延感知；人工智能

0引言

0引言

基于AI的大数据通信带宽时延感知控制方法

随着大数据时代的到来，海量数据为各行各业带来巨大机遇的同时，也给通信网络提出

了严峻挑战。面对高并发、高流量的大数据应用，传统通信网络在带宽和时延保障方面日渐

力不从心。新一代人工智能（AI

■赵文杰谢光敏罗光明[1]

力不从心。新一代人工智能（AI）技术的兴起为破解这一难题带来了新思路。本文提出一

种基于AI

种基于AI的大数据通信带宽时延感知控制方法，通过深度学习预测网络状态、强化学习优

化路由策略、联邦学习实现分布式带宽管理，智能提升网络服务质量，为大数据应用创造了

有利条件。

本文提出一种基于AI的大数据通信带宽时延感知控制方法。该方法综合利用深度学习预测网络状态、强

【摘要】有利条件。1相关技术概述

化学习优化路由策略、联邦学习实现分布式带宽管理，在提升网络服务质量方面取得良好效果。实验结果表明，该方

1相关技术概述1.1AI技术概述

法可显著降低平均时延、抖动和丢包率，同时提高链路利用率和吞吐量，为大数据应用创造了有利网络条件。

1.1AI技术概述AI

大数据通信；带宽时延感知；人工智能

【关键词】AI技术在近年来取得了突飞猛进的发展，其应用领域涵盖计算机视觉、自然语言处理、

语音识别等多个方面。以深度学习为代表的AI

语音识别等多个方面。以深度学习为代表的AI算法，通过构建包含多层非线性处理单元的