物聯網物業基站資源分配優化方法、裝置、設備和介質與流程

本發明涉及資源優化。尤其是涉及一種物聯網物業基站資源分配優化方法、裝置、設備和介質。

背景技術：

1、當前物聯網物業基站管理面臨多種挑戰，包括資源分配不足或過度、響應實時需求的能力有限、以及缺乏對未來需求變化的預測能力。現有技術往往依賴于靜態的資源分配策略，缺乏靈活性，并且不能有效地適應用戶行為和外部環境的變化，如天氣變化或特殊事件可能導致的流量波動。即現有解決方案在資源優化方面往往不能自動適應新的數據模式，導致資源分配效率低下，無法保證服務質量。

技術實現思路

1、鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供一種物聯網物業基站資源分配優化方法、裝置、設備和介質，用于解決現有技術中資源優化方面往往不能自動適應新的數據模式，導致資源分配效率低下，無法保證服務質量等問題。

2、為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種物聯網物業基站資源分配優化方法，所述方法包括：獲取物聯網物業基站的多維度數據；其中，所述多維度數據包括：網路負載數據、用戶行為數據、天氣數據、時間數據及特殊事件數據中至少兩種；基于多維度數據學習模型對所述多維度數據分析，預測資源需求并計算資源分配策略；其中，所述多維度數據學習模型基于自適應學習對所述多維度數據調整學習參數；基于所述資源需求及所述資源分配策略，以動態優化物聯網物業基站的資源分配。

3、于本發明的一實施例中，所述多維度數據學習模型包含深度學習模型，所述深度學習模型包括：多層次神經網絡結構，其包括卷積神經網絡和/或循環神經網絡；多層感知器，使用反向傳播算法訓練深度學習模型。

4、于本發明的一實施例中，所述方法包括：通過所述卷積神經網絡分析所述用戶行為數據中的空間模式，以供預測資源需求；和/或，通過所述循環神經網絡分析所述網路負載數據中網路負載隨時間的變化趨勢，以供預測資源需求。

5、于本發明的一實施例中，所述多維度數據學習模型包含強化學習模型，所述強化學習模型包括：所述強化學習模型基于所述天氣數據和/或特殊事件數據，通過試錯方式找到最佳的資源分配策略；定義獎勵函數來評價不同資源分配策略的效果；根據歷史數據和實時反饋不斷調整資源分配策略，以供獲得最大的獎勵；使用q學習或者策略梯度方法訓練所述強化學習模型，以得到最優的強化學習模型。

6、于本發明的一實施例中，所述多維度數據學習模型基于自適應學習對所述多維度數據調整學習參數。

7、于本發明的一實施例中，所述多維度數據學習模型基于自適應學習對所述多維度數據調整學習參數，包括：將歷史和實時的多維度數據進行標準化和歸一化處理；針對所述多維度數據學習模型算法設定初始學習參數；使用在線學習算法對接收到的新的多維度數據即時更新學習參數；通過預設的性能指標評估當前多維度數據學習模型；根據性能評估結果，使用自適應矩估計算法對學習參數進行微調。

8、于本發明的一實施例中，所述自適應學習采用深度確定性策略梯度算法，其學習過程包括：q(st,at|θq)＝rt+γq′(st+1μ′(st+1|θμ′)|θq′)；其中，q表示價值網絡，st表示當前狀態，at表示當前狀態下的動作，θ表示網絡參數，θq表示價值網絡參數，rt表示即時獎勵，γ是折扣因子，q′表示目標價值網絡，st+1表示下一狀態，μ′表示目標策略網絡，θμ′表示目標策略網絡參數，θq′表示目標價值網絡參數。

9、于本發明的一實施例中，所述基于所述資源需求及所述資源分配策略，以動態優化物聯網物業基站的資源分配，包括：結合實時數據與歷史數據，預測未來一定時間內的資源需求；根據預測的所述資源需求，運用優化算法計算出最優的資源分配策略；將資源分配策略轉換為具體的操作指令實時調整資源分配；監控實際資源使用情況與預測模型的偏差，以供調整未來的資源規劃。

10、為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種物聯網物業基站資源分配優化裝置，所述裝置包括：數據模塊，用于獲取物聯網物業基站的多維度數據；其中，所述多維度數據包括：網路負載數據、用戶行為數據、天氣數據、時間數據及特殊事件數據中至少兩種；預測模塊，用于基于多維度數據學習模型對所述多維度數據分析，預測資源需求并計算資源分配策略；分配模塊，用于基于所述資源需求及所述資源分配策略，以動態優化物聯網物業基站的資源分配。

11、為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種計算機設備，所述設備包括：存儲器與處理器；所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序實現如上所述的方法。

12、為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上所述的方法。

13、如上所述，本發明的一種物聯網物業基站資源分配優化方法、裝置、設備和介質，通過獲取物聯網物業基站的多維度數據；其中，所述多維度數據包括：網路負載數據、用戶行為數據、天氣數據、時間數據及特殊事件數據中至少兩種；基于多維度數據學習模型對所述多維度數據分析，預測資源需求并計算資源分配策略；其中，所述多維度數據學習模型基于自適應學習對所述多維度數據調整學習參數；基于所述資源需求及所述資源分配策略，以動態優化物聯網物業基站的資源分配。

14、具有以下有益效果：

15、本申請利用了一種物聯網物業基站資源分配優化方案，其能夠根據實時數據和預測模型動態調整資源分配的優化算法，算法通過多維度數據學習和自適應學習模型，能夠更準確地預測未來的資源需求，并智能地調度資源，以優化物聯網物業基站的管理效率，確保網絡質量和服務的連續性，提高用戶滿意度。

技術特征：

1.一種物聯網物業基站資源分配優化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的物聯網物業基站資源分配優化方法，其特征在于，所述多維度數據學習模型包含深度學習模型，所述深度學習模型包括：

3.根據權利要求2所述的物聯網物業基站資源分配優化方法，其特征在于，所述方法包括：

4.根據權利要求1所述的物聯網物業基站資源分配優化方法，其特征在于，所述多維度數據學習模型包含強化學習模型，所述強化學習模型包括：

5.根據權利要求1所述的物聯網物業基站資源分配優化方法，其特征在于，所述多維度數據學習模型基于自適應學習對所述多維度數據調整學習參數，包括：

6.根據權利要求1述的物聯網物業基站資源分配優化方法，其特征在于，所述自適應學習采用深度確定性策略梯度算法，其學習過程包括：

7.根據權利要求1所述的物聯網物業基站資源分配優化方法，其特征在于，所述基于所述資源需求及所述資源分配策略，以動態優化物聯網物業基站的資源分配，包括：

8.一種物聯網物業基站資源分配優化裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種計算機設備，其特征在于，所述設備包括：存儲器與處理器；所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序實現如權利要求1-7中任意一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7任意一項所述的方法。

技術總結
本發明提供一種物聯網物業基站資源分配優化方法、裝置、設備和介質，通過獲取物聯網物業基站的多維度數據；其中，所述多維度數據包括：網路負載數據、用戶行為數據、天氣數據、時間數據及特殊事件數據中至少兩種；基于多維度數據學習模型對所述多維度數據分析，預測資源需求并計算資源分配策略；基于所述資源需求及所述資源分配策略，以動態優化物聯網物業基站的資源分配。本申請利用物聯網物業基站資源分配優化方案，能夠根據實時數據和預測模型動態調整資源分配，通過多維度數據學習和自適應學習模型，能夠更準確地預測未來資源需求，并智能地調度資源，優化物聯網物業基站的管理效率，確保網絡質量和服務的連續性，提高用戶滿意度。

技術研發人員：李孝田,高揚,劉迎春,朱改革,張磊
受保護的技術使用者：北京這房行信息技術有限公司
技術研發日：
技術公布日：2024/9/9