数字技术与应用杂志社

摘要：<正>本文针对高校网络话务量时空特性复杂和边缘设备资源受限的问题,提出一套融合轻量化预测与软件定义网络(SDN)动态优化的系统方案。首先,以高校真实话务数据为基础,分析话务量时间周期性、空间聚集性等核心特征并完成数据预处理;其次,搭建图卷积神经网络—长短期记忆网络(GCN-LSTM)混合基础模型,通过蚁群聚类与双角度剪枝实现轻量化优化;再次,基于SDN技术设计三级优化架构,结合预测结果完成带宽分配与路由动态调整;最后,通过仿真实验验证系统性能。结果表明,轻量化模型参数数量减少65.2%,推理时间提升60%,网络优化后带宽利用率达85%,平均时延降至8 ms以内。该系统有效平衡了预测精度与资源开销,为高校网络高效运行提供了解决方案。

专辑： 信息科技

专题： 电信技术;自动化技术

分类号： TN915.0;TP18