简介： 本发明公开了一种高动态网络中面向多样化传输需求的智能拥塞控制方法及系统，本发明的开发主要集中在应用层和传输层中，包括两个模块：一个是信道容量预测模块，本发明拟基于长短期记忆神经网络对底层网络容量进行预测，来更好的适应信道容量高度动态变化的5G网络；另一个是强化学习模块，本发明拟基于强化学习，结合应用具体的带宽、时延需求值以及应用在多个需求维度之间的偏好性设计智能拥塞控制算法，从而最大化加权需求满足率，提高用户体验。