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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于网络行为预测的可编程数据平面流量调度方法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：CN117336245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202210775649.5，技术领域涉及：H04L47/125；该发明授权一种基于网络行为预测的可编程数据平面流量调度方法是由刘外喜;蔡君;尚文利;沈湘平;朱英昊;刘晓初设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络行为预测的可编程数据平面流量调度方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于网络行为预测的可编程数据平面流量调度方法，包括，基于图神经网络和链路的网络行为构建时延预测模型，利用预测的路径时延指导交换机选择转发端口；步骤为：训练好的时延预测模型部署在控制平面；该模型定期地利用测量到的指定链路的链路时延，预测网络中所有路径的端到端时延；端到端时延经过概率转换成为调度帮手，并下发到数据平面的交换机进行存储；数据包到达交换机时，交换机读取调度帮手，并按照“端到端时延越大的路径被选中进行传输的概率越小”的策略进行转发，包括基于路径时延预测的最优选择式和比例分配式流量调度两种方法。本发明兼具控制平面的全局控制、数据平面的低时延控制的优点，能实现更均匀的负载均衡。

本发明授权一种基于网络行为预测的可编程数据平面流量调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网络行为预测的可编程数据平面流量调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、设计两种基于时延预测的流量调度算法，并利用P4在可编程交换机上对两种算法进行部署； S2、利用P4+INT技术测量网络行为，构建链路时延时空联合矩阵数据集； S3、使用链路时延时空联合矩阵数据集，训练基于图神经网络GNN的时延预测模型，并将训练好的时延预测模型部署到控制平面； S4、每隔周期T，利用P4+INT技术测量网络中指定的N条链路连续s个时隙的链路时延，链路时延经过数据预处理后得到链路时延时空联合矩阵H； S5、利用指定的N条链路构建包含链路之间关联特征的链路图G； S6、将链路时延时空联合矩阵H和图G输入时延预测模型，时延预测模型基于MPNN在链路之间进行多次消息传递，预测得到数据包在网络中主机之间所有路径上传输所需的端到端时延； S7、对预测到的端到端时延进行概率转换，得到调度帮手P；将调度帮手P下发至交换机的寄存器中； S8、当数据包到达交换机时，交换机读取寄存器中的P，利用基于路径时延预测的最优选择式流量调度算法或基于路径时延预测的比例分配式流量调度算法依据P选择转发端口，完成数据包的转发。

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