[0001] 本发明涉及连接器技术领域，尤其涉及USB连接器动态优化方法。

[0002] 在当今数字化时代，USB连接器作为一种常见的数据传输和充电接口，被广泛应用于各类电子设备中，如手机、电脑、平板等。然而，随着用户需求的不断增加和技术的不断发展，传统的USB连接器在满足高速传输、低能耗等方面面临一些挑战，因此需要不断地进行技术创新和优化。目前，已经存在许多针对USB连接器性能优化的技术和方法。其中，一些技术着重于提高连接器的传输速率和稳定性，例如采用新型材料和设计结构来降低传输损耗、提高信号衰减阈值等；另一些技术则关注于减少连接器的功耗和提高能效，例如通过优化电路设计和控制算法来降低功耗。然而，这些技术在解决USB连接器性能优化问题上依然存在一些局限性和挑战。

[0003] 首先，现有的技术往往是静态的，无法根据实时的运行情况和环境变化来动态调整连接器的参数。例如，一些优化方法可能仅适用于特定的工作环境或传输条件，无法适应不同情况下的实际需求。这导致了连接器在不同使用场景下性能表现的不稳定性和可靠性差的问题。其次，现有的优化方法往往缺乏对连接器实时运行数据的充分利用和分析。虽然可以通过历史数据和模拟计算来预测连接器的性能，但这种预测往往受到多种因素的影响，难以准确反映连接器的实际运行情况。因此，在实际使用中，连接器的性能往往与预期有较大差异，导致了用户体验的下降和设备稳定性的降低。另外，现有的优化方法往往缺乏针对USB连接器参数动态调整的有效手段。虽然可以通过改变连接器的设计结构和材料来优化性能，但这种方法往往需要耗费大量时间和资源，并且不具备灵活性和实时性。因此，当连接器在实际使用中出现性能问题时，往往难以及时进行调整和优化，影响了设备的正常使用和用户的体验。

[0033] 下面结合附图及本发明的实施例对本发明的方法作进一步详细的说明。

[0034] 实施例1：参考图1，USB连接器动态优化方法，所述方法包括：

[0035] 步骤1：初始化USB连接器的参数，将USB连接器的参数作为一个向量中的元素，得到运行向量；

[0036] 参数初始化为USB连接器提供了一个初始状态，这是优化过程的起点。在没有初始化的情况下，优化过程将无法开始。将初始化的USB连接器参数组成一个向量，称为运行向量。这样做的目的是将USB连接器的多个参数统一表示为一个数据结构，便于后续的优化过程中进行操作和计算。构建运行向量将USB连接器的多个参数整合到一个结构中，方便后续的优化过程进行处理。这种统一的表示方式使得优化过程更加简洁和清晰。

[0037] 步骤2：设定优化目标为最小化连接器的传输损耗，构建目标函数；

[0038] 在这一步，需要明确优化的目标。对于USB连接器动态优化方法，常见的优化目标可能是最小化连接器的传输损耗、最大化传输速率或者最小化能耗等。设定优化目标是为了明确优化的方向，指导后续的优化过程。目标函数是衡量优化目标的数学表达式。它将USB连接器的参数作为输入，并输出一个标量值，用于衡量优化目标的实现程度。构建目标函数的关键在于将优化目标转化为数学表达式，通常需要根据具体的情况选择合适的函数形式。设定优化目标明确了优化的方向和目的。在USB连接器动态优化方法中，通过设定优化目标，可以清晰地定义优化的目的，比如减小传输损耗、提高传输速率等。构建目标函数将优化目标量化为一个数学表达式，使得优化问题可以转化为数学优化问题。这样做的好处是可以利用数学优化方法来求解最优解，使得优化过程更加精确和高效。设定优化目标和构建目标函数指导了后续的优化过程。在优化过程中，目标函数的值被用来评估每个参数组合的优劣，从而指导搜索方向，使得优化过程朝着最优解的方向进行。

[0039] 步骤3：设置一个参数优化空间，通过解空间搜索的方法，在参数解空间中找到最优解；最优解定义为当USB连接器使用最优解作为运行向量时，目标函数的函数值最小；

[0040] 在这一步，需要确定参数的取值范围，即参数优化的空间。这个空间可以是参数的范围限制，也可以是其他约束条件下的参数取值空间。设置参数优化空间是为了限定优化的范围，避免搜索过大的解空间，提高优化效率。在参数优化空间中，需要通过搜索算法来寻找最优解。常见的搜索算法包括遗传算法、粒子群优化、模拟退火等。这些算法能够在参数空间中寻找最优解，使得目标函数达到最小值或最大值。设置参数优化空间限定了优化的范围，使得优化过程不会过度扩散，集中精力在有限的范围内搜索最优解。这样做有助于提高优化效率和降低计算复杂度。在参数优化空间中寻找最优解是步骤3的主要目标。通过搜索算法在参数空间中迭代地寻找最优解，使得目标函数的值达到最小或最大。这样可以得到USB连接器的最优参数设置，以实现优化目标。步骤3的完成有助于提高USB连接器的性能和效率。通过寻找最优解，可以使得USB连接器在实际运行中达到更好的传输效果，减少传输损耗，提高传输速率，从而提高系统的整体性能。

[0041] 步骤4：实时采集USB连接器在运行时的运行数据；将运行数据输入到输入到预测模型中，输出在未来时间步的运行数据；将最优解输入到预测模型中，输出在未来时间步的最优解；在未来时间步的最优解和未来时间步的运行数据中找到与当前时刻的运行数据最接近的一项作为优化的运行向量，并按照优化的运行向量，调整USB连接器的参数。

[0042] 通过选择与当前时刻运行数据最接近的一项作为优化的运行向量，可以确保参数调整是基于最新的实时数据进行的。这样可以及时地应对连接器工作状态的变化，使连接器保持在最佳工作状态。当前时刻的运行数据可能会受到各种因素的影响，例如环境变化、传输负载变化等。选择与当前时刻运行数据最接近的一项作为优化的运行向量，可以降低参数调整对系统的冲击，保持系统的稳定性。USB连接器的工作环境和传输条件可能会随着时间而变化。选择与当前时刻运行数据最接近的一项作为优化的运行向量，可以使参数调整更加适应当前的工作环境和传输条件，从而提高系统的适应性和灵活性。如果选择未来时间步的最优解和运行数据作为优化的运行向量，可能会导致参数调整过大或过小，从而引起系统性能的波动或不稳定。选择与当前时刻运行数据最接近的一项作为优化的运行向量，可以减少过渡调整，使系统保持在一个相对稳定的状态。

[0043] 实施例2：步骤3具体包括：初始化一个参数优化空间，该参数空间的维度等于运行向量的维度，在该参数优化空间中，设定一个空间解集群，集群中每个个体代表一个可能的运行向量，每个个体在参数优化空间中的位置坐标中的每个坐标轴的坐标值均对应一个运行向量中的元素；对应的运行向量中的元素均为随机值；每个个体在参数优化空间中随机运动，根据概率从当前位置移动到下一个位置，从而使得自身的运行向量发生改变；每个个体到达一个位置后，计算到达新的位置时，根据自身新的运行向量，计算目标函数值；在该位置使用一个数组来记录目标函数值；每个个体随机运动的次数达到设定的阈值时，则停止随机运动；当所有的个体都停止随机运动时，每个记录了目标函数值的数组对应的位置的最终的目标函数值，为数组中所有元素的和的算术平均值；将最终的目标函数值最大的位置所对应的运行向量作为最优解。

[0044] 具体的，在USB连接器的动态优化过程中，参数的选择直接影响着连接器的性能和效率。为了使USB连接器在不同的工作环境和传输条件下能够达到最佳性能，需要通过参数优化的方法来调整连接器的参数。实施例2提供了一种基于随机搜索的参数优化方法，其作用主要体现在以下几个方面：首先，实施例2通过初始化参数优化空间和设置解集群，构建了一个在参数空间中的搜索空间。这个搜索空间覆盖了所有可能的参数组合，为优化过程提供了广泛的搜索范围。其次，实施例2利用随机运动的方式，在参数空间中搜索最优解。通过随机初始化个体的位置和随机移动，解集群可以在参数空间中不断地探索，寻找潜在的优化方案。这种随机搜索的方式可以避免陷入局部最优解，提高了找到全局最优解的可能性。第三，实施例2通过计算目标函数值，评估了每个个体在参数空间中的优化效果。目标函数值反映了每个个体在优化目标下的性能表现，可以作为评价指标来指导优化过程的进行。通过记录目标函数值，并根据停止条件停止随机运动，实施例2可以逐步优化解集群的位置，使得解集群逐渐收敛到最优解附近。最后，实施例2选择了目标函数值最大的位置所对应的运行向量作为最优解。这个最优解是在参数空间中具有最佳优化效果的解，可以被应用于实际的USB连接器中，以实现连接器的性能优化和效率提升。实施例2提供了一种基于随机搜索的参数优化方法，通过不断地探索参数空间和评估优化效果，找到最优的参数组合，从而实现USB连接器的性能优化和效率提升。这种方法具有广泛的适用性和高效的优化能力，可以应用于各种类型的USB连接器和不同的优化目标下。

[0045] 实施例3：USB连接器的参数至少包括：电阻、电容、电压、传输速率、功率、信号衰减和误码率。

[0046] 具体的，电阻(R)：电阻是USB连接器中的一个重要参数，它表示了连接器对电流的阻碍程度。较高的电阻会导致更大的电压降，可能会影响信号传输的质量和速率。电容(C)：电容指USB连接器对电荷的储存能力，它可以影响信号的传输速率和稳定性。较大的电容可以存储更多的电荷，在传输高频信号时可能会产生滤波效应。电压(V)：电压是USB连接器中的一项重要参数，它表示了电流的电势差。在USB连接器中，通常会规定标准的工作电压，例如5V，用来供电和传输信号。传输速率(B)：传输速率表示USB连接器在单位时间内传输的数据量，通常以比特率(bitspersecond，bps)来表示。传输速率越高，数据传输速度越快。功率(P)：USB连接器的功率指的是其在工作过程中消耗或提供的电能，通常以瓦特(W)为单位。
了解USB连接器的功率消耗对于设计和安全方面都非常重要。信号衰减(A)：信号衰减是USB连接器在信号传输过程中信号强度逐渐减弱的现象。它可能由于连接器本身的电阻、电容、线材质量等因素导致，较大的信号衰减会影响传输质量和距离。误码率(BER)：误码率是指在数据传输过程中出现比特错误的概率，通常以百分比或者指数表示。较低的误码率表示连接器传输的数据更可靠。

[0047] 实施例4：步骤2中定义连接器的传输损耗为一个随机变量L，其取值受到USB连接器参数的影响，利用梯度共轭的条件随机场建立条件概率分布P(L|x)，其中x表示连接器的参数向量；为了最小化传输损耗，构建负对数似然损失函数作为目标函数：

[0048] J(x)＝lnP(L∣x)；

[0049] 其中，P(L∣x)为条件概率，使用如下公式进行表示：

[0050]

[0051] 其中，Z(x)是归一化因子；fij(Li,Lj,x)为第一特征函数，gi(Li,Lj,x)是第二特征函数；i和j均为下标。

[0052] 具体的，条件随机场是一种概率图模型，用于建模一组随机变量之间的条件概率分布。在这里，随机变量是传输损耗L和连接器参数向量x。CRF可以表示为一个无向图，其中节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。CRF常用于序列标注、分割和结构化预测等任务。在CRF中，特征函数用于捕捉输入变量之间的相关性和特征。在这里，定义了两种特征函数：第一种特征函数fij(Li,Lj,x)表示相邻传输损耗Li和Lj之间的关系。它可能与连接器参数向量x相关，反映了相邻传输损耗之间的物理特性或者参数之间的相互作用。第二种特征函数gi(Li,x)表示单个传输损耗Li的特征。类似地，它可能与连接器参数向量x相关，反映了单个传输损耗的物理特性或者与参数之间的关系。条件概率P(L∣x)被建模为一个指数函数的形式，其中特征函数的加权和被乘以一个系数并取指数，然后进行归一化。这个形式保证了概率的非负性和归一性。指数函数的指数部分由特征函数的加权和组成，权重参数反映了不同特征函数的重要性。在实际应用中，需要通过训练数据来估计特征函数的权重参数，从而学习到连接器参数向量x与传输损耗L之间的关系。通常使用的方法是最大似然估计或者梯度下降等优化算法来最小化损失函数J(x)，以获得最优的连接器参数向量x，从而最小化传输损耗。

[0053] 条件概率P(L∣x)的公式通过特征函数fij(Li,Lj,x)和gi(Li,x)来建模参数向量x与传输损耗L之间的复杂关系。这些特征函数捕获了传输损耗在相邻位置和单个位置的物理特性或参数之间的相互作用。在公式中，特征函数fij(Li,Lj,x)捕获了相邻传输损耗之间的依赖关系，反映了参数在空间上的相互影响。通过考虑相邻传输损耗的关系，可以更准确地建模信号在连接器中的传输过程。公式中的权重参数需要根据训练数据进行学习，以便于最优化连接器参数向量x。通过优化特征函数的权重参数，可以使得模型更好地拟合观测数据，从而更准确地描述连接器参数与传输损耗之间的关系。通过最小化负对数似然损失函数J(x)，即最大化条件概率P(L∣x)，可以得到最优的连接器参数向量x，从而使得传输损耗L的概率分布最佳地适应于实际观测数据。这样就可以优化USB连接器的性能，使其在传输数据时损耗最小，提高了连接器的可靠性和稳定性。

[0054] 实施例5：利用梯度共轭的条件随机场建立条件概率分布P(L|x)时，需要对梯度共轭的条件随机场进行训练，训练时的样本为USB连接器的历史的参数向量和对应的传输损耗；定义梯度共轭的条件随机场的目标函数为：

[0055]

[0056] 其中，N是训练样本的数量，θ是模型的参数，Σ是正定对称的协方差矩阵，用于控制参数更新的步长；P(Li∣x；θ)是条件随机场给定输入x下输出Li的条件概率。

[0057] 具体的， 这一部分表示对训练样本中每个样本点的条件概率的对数概率的总和。通过最大化这个值，目标是使得模型对于每个样本点的传输损耗预测尽可能准确。对数概率的最大化可以理解为通过最大似然估计来拟合训练数据。希望模型的预测与真实观测的传输损耗尽可能接近，因此最大化对数概率可以使得模型更好地拟合训练数据。 表示一个正则化项，它用于控制模型参数的更新步长。这里的θ是模型的参数向量，Σ是正定对称的协方差矩阵，用于控制参数更新的速度和方向。正则化项的加入是为了防止过拟合和控制参数的更新。通过限制参数的大小和更新速度，可以提高模型的泛化能力和稳定性，避免模型在训练数据上过度拟合。N表示训练样本的数量，它决定了对数概率项的求和范围。更多的训练样本可以提供更多的信息，有助于更好地拟合模型和提高预测准确度。θ表示模型的参数，这些参数用于定义条件随机场模型的特征函数和相关权重。通过调整参数θ，可以改变模型对于连接器参数x和传输损耗Li之间关系的拟合程度，从而使得模型的预测更加准确。在训练过程中，希望通过优化参数θ，使得模型的条件概率P(Li∣x；θ)最大化，从而使得模型对于连接器参数和传输损耗之间的关系能够更好地反映在训练数据上。

[0058] 实施例6：第一特征函数使用如下公式进行计算：

[0059]

[0060] 第一项 考虑了电阻差异和电压差异对传输损耗的影响。当连接器参数的电阻差异较大时，传输损耗可能会增加。这是因为电阻会导致信号衰减和能量损失。
电压差异的平方反映了电压的非线性影响，它们的差异越大，传输损耗可能会受到更大的影响。这是因为电压差异会影响信号的传输效率和信号质量 。第 二项
考虑了电容差异、传输速率差异以及功率、误码率对传输损耗的影
响。电容差异和传输速率差异的乘积表示了电容和传输速率的非线性影响。这些因素的差异可能会增加传输损耗，因为它们影响了信号的传输效率和信号质量。最后一项 表示功率和误码率对传输损耗的影响。功率的增加和误码率的增加都可能导致传输损耗的增加，因为它们会影响信号的传输质量和稳定性。

[0061] 其中，Ri和Rj分别为在连接器的参数向量x下的第i个随机变量Li的电阻和第j个随机变量Lj的电阻，同样的，Vi和Vj代表电容，Bi和Bj代表传输速率，Ci和Cj代表电容；P为功率；A为信号衰减；BER为误码率；连接器的参数向量x发生改变时，会导致对应的连接器的传输损耗对应的随机变量L发生改变；第二特征函数gi(Li,Lj,x)使用如下公式进行表示：

[0062]

[0063] 与第一个特征函数类似，特征函数中的项(Rj+Ri)、(Ci‑Cj)、(Vi‑Vj)、(Bi‑Bj)分别表示了连接器参数之间的差异。这些差异反映了不同连接器之间的设计差异或者在不同工作条件下的变化。通过考虑这些差异，特征函数能够更准确地捕捉到连接器参数变化对传输损耗的影响。第一个项 表示了电阻差异和电压差异对传输损耗的影响。与第一个特征函数不同的是，这里电阻差异是加法关系。当连接器参数的电阻差异较大时，传输损耗可能会增加。电阻差异导致了信号的衰减和能量损失。而电压差异的平方表示了电压的非线性影响，差异越大，传输损耗受到的影响可能会更大。第二项
表示了电容差异、传输速率差异、功率和误码率对传输损耗的影
响。与第一个特征函数不同的是，这里传输速率差异和电容差异是加法关系。这些因素的差异可能会增加传输损耗。例如，电容差异和传输速率差异的乘积表示了它们的非线性影响。
功率和误码率的增加也会导致传输损耗的增加，因为它们影响了信号的传输质量和稳定性。通过综合分析以上各项影响因素，特征函数能够帮助更好地理解USB连接器的传输损耗，并为优化连接器设计和调整性能提供重要参考。它使得能够量化不同参数之间的相互作用，从而更有效地改善连接器的性能和可靠性。第二个特征函数也起到了分析和量化连接器参数对传输损耗的影响的作用。它与第一个特征函数不同之处在于处理电阻和传输速率时采用了加法关系，但基本原理相似，都能帮助更全面地理解USB连接器的性能特征，并为优化设计和性能调整提供重要的指导。

[0064] 实施例7：步骤4具体包括：采集USB连接器的历史运行数据作为训练集，训练一个基于USB连接器的参数修正的长短时记忆网络，作为预测模型；实时采集USB连接器在运行时的运行数据；将运行数据输入到输入到预测模型中，输出在未来时间步的运行数据；将最优解输入到预测模型中，输出在未来时间步的最优解；在未来时间步的最优解和未来时间步的运行数据中找到与当前时刻的运行数据最接近的一项作为优化的运行向量，并按照优化的运行向量，调整USB连接器的参数。

[0065] 具体的，首先，通过采集USB连接器的历史运行数据作为训练集，建立了一个长短时记忆网络(LSTM)模型。LSTM是一种适用于序列数据的深度学习模型，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。在训练过程中，该模型学习USB连接器的参数与性能之间的复杂关系。接着，在USB连接器实时运行过程中，不断采集运行数据。这些实时数据包括连接器当前的运行状态、性能指标等信息。将实时采集到的运行数据输入到训练好的LSTM模型中，模型能够根据过去的数据和连接器参数，预测未来时间步的运行数据。同时，将最优解参数输入到LSTM模型中，也能预测未来时间步的最优参数设置。通过模型的预测，可以对USB连接器未来的性能进行估计，以及确定最佳参数配置。最后，在未来时间步，根据LSTM模型的预测结果，选择与当前时刻运行数据最接近的一项作为优化的运行向量。然后，根据优化的运行向量，调整USB连接器的参数，以实现性能的优化和最佳化。

[0066] 实施例8：预测模型使用如下公式进行表示：

[0067]

[0068] 其中，it为输入门的输出，ft为遗忘门的输出；gt为细胞状态的候选值；H为最优解或实时采集的USB连接器在运行时的运行数据；ot为输出门的输出；ct为细胞状态；ht为隐藏状态；Xt为USB连接器在时间步t的参数向量；Wxi,Wxf,Wxg,Wxo分别为输入门、遗忘门、候选值、输出门的权重矩阵，它们用来将参数向量Xt转换为对应的门的输出；Whi,Whf,Whg,Who分别为上一时刻隐藏状态到当前时刻各个门的权重矩阵；Wci,Wcf,Wco分别为上一时刻细胞状态到当前时刻各个门的权重矩阵；bi,bf,bg,bo分别为输入门、遗忘门、候选值、输出门的偏置；其中参数向量、各个门的在当前时刻或上一时刻的权重矩阵，以及隐藏状态的输出的维度均相等，且等于运行向量的维度。

[0069] 具体的，输入门决定了当前时刻的输入信息对细胞状态的影响程度。当输入门的值接近1时，表示当前时刻的输入信息对细胞状态的影响很大；当接近0时，则表示输入信息对细胞状态的影响很小。输入门的计算公式包括参数向量Xt、上一时刻的隐藏状态ht‑1和细胞状态ct‑1，以及相应的权重矩阵Wxi、Whi、Wci和偏置bi。这些参数通过矩阵乘法和加法操作将输入信息转换为输入门的输出。遗忘门决定了上一时刻细胞状态中保留的信息量。它控制着上一时刻细胞状态中哪些信息应该被保留，哪些信息应该被遗忘。遗忘门的计算与输入门类似，也包括参数向量Xt、上一时刻的隐藏状态ht‑1和细胞状态ct‑1，以及相应的权重矩阵Wxf、Whf、Wcf和偏置bf。遗忘门的输出值可以控制细胞状态中的哪些信息应该被清除，从而实现对信息的遗忘。候选值是根据当前时刻的输入信息和上一时刻的隐藏状态计算得到的，它用于更新细胞状态中的信息。候选值的计算包括参数向量Xt、上一时刻的隐藏状态ht‑1，以及相应的权重矩阵Wxg、Whg和偏置bg。通过这些参数的线性变换和非线性激活函数，将输入信息和隐藏状态转换为候选值。输出门决定了当前时刻细胞状态中的信息对于隐藏状态的影响程度。它控制着细胞状态中的哪些信息应该被输出。输出门的计算与输入门和遗忘门类似，包括参数向量Xt、上一时刻的隐藏状态ht‑1和当前时刻的细胞状态ct，以及相应的权重矩阵Wxo、Who、Wco和偏置bo。输出门的输出值决定了细胞状态中的哪些信息应该传递给隐藏状态，从而影响最终的输出结果。细胞状态ct和隐藏状态ht是LSTM模型的核心组成部分，分别用于存储和表示模型在不同时间步上的记忆信息和输出信息。细胞状态的更新由输入门、遗忘门和候选值共同决定，其中输入门决定了新信息的更新程度，遗忘门决定了旧信息的遗忘程度，候选值提供了新的信息来源。最终，通过逐元素相乘和逐元素相加的操作，实现了细胞状态的更新。隐藏状态是基于细胞状态计算得到的，它通过输出门控制细胞状态中的信息对最终输出的影响程度。隐藏状态的计算利用了细胞状态中的信息，并通过双曲正切函数进行变换，得到最终的隐藏状态。

[0070] 在LSTM模型的公式中，参数向量Xt与门(如输入门、遗忘门、输出门)的权重矩阵进行相乘操作。这样可以将参数向量中的具体参数信息与门的权重进行结合，从而控制门的开关状态和影响程度。不同的参数值会对门的开关状态和影响程度产生不同的影响，从而在不同情况下调整细胞状态和隐藏状态的更新。参数向量Xt还与候选值gt的权重矩阵进行相乘操作，用于计算候选值。候选值是细胞状态中新信息的候选来源，它的计算结果受参数向量中的各项参数影响。不同参数值会对候选值的计算产生不同的影响，从而在细胞状态更新中引入了与USB连接器性能相关的参数信息。在公式中指出，参数向量、各个门的在当前时刻或上一时刻的候选值、输出门的偏置，以及各个权重矩阵的维度均相等，且等于运行向量的维度。这样设计可以保证参数向量中的每个参数与对应门的计算结果相对应，确保了模型能够正确地利用参数信息来控制门的开关状态和细胞状态的更新。因此，参数向量的引入使得LSTM模型能够更加灵活地根据USB连接器的具体参数情况来进行预测和优化。它允许模型在预测过程中考虑到USB连接器的特定性能指标，并根据这些指标进行动态调整，从而更准确地预测未来的性能表现，为连接器的优化提供了更可靠的指导。

[0071] 实施例9：计算在未来时间步的最优解与当前时刻的运行数据的距离，以及计算未来时间步的运行数据与当前时刻的运行数据的距离，将最接近的一项作为优化的运行向量。

[0072] 具体的，首先，根据实施例7中的步骤，采集USB连接器的历史运行数据作为训练集，训练一个基于USB连接器参数修正的预测模型。将当前时刻的运行数据输入到预测模型中，得到未来时间步的最优解。然后，计算当前时刻的运行数据与未来时间步的最优解之间的距离。这个距离可以使用不同的距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等，来衡量两个向量之间的相似程度。实时采集USB连接器在运行时的运行数据，并输入到训练好的预测模型中，得到未来时间步的运行数据。然后，计算当前时刻的运行数据与未来时间步的运行数据之间的距离，同样可以采用不同的距离度量方法。将计算得到的两个距离进行比较，选取距离最接近的一项作为优化的运行向量。若未来时间步的最优解与当前时刻的运行数据的距离较小，则选择最优解作为优化的运行向量；反之，若未来时间步的运行数据与当前时刻的运行数据的距离较小，则选择未来时间步的运行数据作为优化的运行向量。

[0073] 对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。