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基于SSA-VMD的空天地算力网络中数字孪生逻辑靶场负载预测
1
作者
陈浩
党政
+2 位作者
黑新宏
赵彤
张杰
《计算机工程》
北大核心
2025年第5期20-32,共13页
在空天地多层次算力网络背景下,针对数字孪生逻辑靶场中因负载数据复杂性和非平稳特征带来的精准预测挑战,提出融合格拉姆转场(GAF)、卷积神经网络(CNN)、通道注意力机制的压缩与激励网络(SENet)和门控循环单元(GRU)的GCSG模型。GCSG模...
在空天地多层次算力网络背景下,针对数字孪生逻辑靶场中因负载数据复杂性和非平稳特征带来的精准预测挑战,提出融合格拉姆转场(GAF)、卷积神经网络(CNN)、通道注意力机制的压缩与激励网络(SENet)和门控循环单元(GRU)的GCSG模型。GCSG模型通过GAF将一维负载数据转换为二维图像,利用CNN提取局部特征,使用SENet优化特征重要性,采用GRU捕捉时序特征,实现了高效的特征融合和精准预测。此外,GCSG模型采用融合麻雀搜索算法(SSA)的变分模态分解(VMD)对负载数据进行平稳化处理,进一步提高了预测性能。实验结果表明,GCSG模型在不同数据长度下均表现出优异的预测精度和稳定性,且在多步预测任务中同样表现突出。因此,GCSG模型显著提升了负载数据的预测精度,为空天地算力网络中的数字孪生系统负载预测提供了强有力的解决方案。
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关键词
空
天地
多层次
算
力
网络
数字孪生
逻辑靶场
负载预测
变分模态分解
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职称材料
天地算力网络中的异构资源协同博弈
被引量：
3
2
作者
张雨童
彭煜明
+1 位作者
邸博雅
宋令阳
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期15-27,共13页
为解决多卫星天地算力网络中的星间资源博弈,围绕计算、频谱域资源管理问题,设计了一种天地异构资源协同博弈机制。每颗卫星搭载一项计算任务,各任务间彼此独立,依赖用户设备从环境中获取原始数据,通过竞争网络中的计算/频谱资源实现数...
为解决多卫星天地算力网络中的星间资源博弈,围绕计算、频谱域资源管理问题,设计了一种天地异构资源协同博弈机制。每颗卫星搭载一项计算任务,各任务间彼此独立,依赖用户设备从环境中获取原始数据,通过竞争网络中的计算/频谱资源实现数据卸载与计算。为提供高速数据服务,提出基于多智能体强化学习的分布式算法,以协调星间异构资源竞争,实现系统时延最小化。仿真表明,与现有方案相比,所提算法可获得更低的系统时延。
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关键词
天地算力网络
异构资源协同博弈
多智能体强化学习
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职称材料
题名
基于SSA-VMD的空天地算力网络中数字孪生逻辑靶场负载预测
1
作者
陈浩
党政
黑新宏
赵彤
张杰
机构
西安理工大学计算机科学与工程学院
中国飞行试验研究院飞行试验总体技术研究所
中国飞行试验研究院测试技术研究所
出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第5期20-32,共13页
基金
国家重点研发计划(2022YFB2602203)。
文摘
在空天地多层次算力网络背景下,针对数字孪生逻辑靶场中因负载数据复杂性和非平稳特征带来的精准预测挑战,提出融合格拉姆转场(GAF)、卷积神经网络(CNN)、通道注意力机制的压缩与激励网络(SENet)和门控循环单元(GRU)的GCSG模型。GCSG模型通过GAF将一维负载数据转换为二维图像,利用CNN提取局部特征,使用SENet优化特征重要性,采用GRU捕捉时序特征,实现了高效的特征融合和精准预测。此外,GCSG模型采用融合麻雀搜索算法(SSA)的变分模态分解(VMD)对负载数据进行平稳化处理,进一步提高了预测性能。实验结果表明,GCSG模型在不同数据长度下均表现出优异的预测精度和稳定性,且在多步预测任务中同样表现突出。因此,GCSG模型显著提升了负载数据的预测精度,为空天地算力网络中的数字孪生系统负载预测提供了强有力的解决方案。
关键词
空
天地
多层次
算
力
网络
数字孪生
逻辑靶场
负载预测
变分模态分解
Keywords
space-air-ground multitier computing power network
digital twin
logical range
load prediction
Variational Mode Decomposition(VMD)
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
天地算力网络中的异构资源协同博弈
被引量：
3
2
作者
张雨童
彭煜明
邸博雅
宋令阳
机构
北京大学区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室
北京大学深圳研究生院信息工程学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期15-27,共13页
基金
国家重点研发计划基金资助项目(No.2022YFE0111900)
湖南省科技创新计划基金资助项目(No.2022RC4024)
+1 种基金
国家自然科学基金资助项目(No.62227809,No.61931019,No.62271012)
北京市自然科学基金资助项目(No.L212027,No.4222005)。
文摘
为解决多卫星天地算力网络中的星间资源博弈,围绕计算、频谱域资源管理问题,设计了一种天地异构资源协同博弈机制。每颗卫星搭载一项计算任务,各任务间彼此独立,依赖用户设备从环境中获取原始数据,通过竞争网络中的计算/频谱资源实现数据卸载与计算。为提供高速数据服务,提出基于多智能体强化学习的分布式算法,以协调星间异构资源竞争,实现系统时延最小化。仿真表明,与现有方案相比,所提算法可获得更低的系统时延。
关键词
天地算力网络
异构资源协同博弈
多智能体强化学习
Keywords
space-ground computing power network
heterogeneous resource cooperative game
multi-agent reinforce-ment learning
分类号
TN927 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SSA-VMD的空天地算力网络中数字孪生逻辑靶场负载预测
陈浩
党政
黑新宏
赵彤
张杰
《计算机工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
天地算力网络中的异构资源协同博弈
张雨童
彭煜明
邸博雅
宋令阳
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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