一种基于深度学习的多网络融合通信链路调度方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的多网络融合通信链路调度方法及系统，包括如下步骤：S1、采集多网络融合通信环境中的链路运行数据并进行预处理；S2、对链路数据进行傅里叶多尺度分解并构建时空耦合特征图；S3、采用图卷积与Transformer联合提取链路时空特征；S4、基于云网融合资源与NFV虚拟化网络进行多目标约束链路调度；S5、采用强化学习双策略迭代进行路径搜索，实现主备链路协同优化调度；S6、基于链路反馈构建损失函数，对图卷积与Transformer参数进行自适应更新优化。本发明实现多网络融合通信链路的智能调度与主备协同优化，提高链路稳定性与资源利用效率。