[发明专利]基于测量的多业务网络性能综合因子评价方法

权利要求书

1.一种基于测量的多业务网络性能综合因子评价方法，其步骤包括：

第1步确定待评价的多业务网络所包含的业务类型，设业务类型总数为n，按照自定义的排序规则对各业务类型进行编号，业务类型的编号为j，确定对待评价的多业务网络中各业务进行评价的性能指标，设性能指标的总数为p；

第2步利用数据采集工具进行不同业务下的相应数据采集，得到每个业务下的p个性能指标的测量值；定义测量值数据越大，代表其性能越好的性能指标为正指标，测量值数据越大，代表其性能越差的性能指标为负指标；按照自定义的排序规则对各性能指标进行编号，设各性能指标的编号为i；

第3步对各性能指标进行正向化处理，即在负指标的测量值前加上负号，使之为负值，正指标保持原值；

第4步设表示第j个业务的第i个性能指标的正向化处理后的测量值，将正向化处理后的指标值用矩阵表示为：

第5步将矩阵中的各性能指标的测量值按照下式进行标准化变换：

xij=(xij0-xi0‾)/Si,]]>i＝1，2，...，p；j＝1，2，...，n；

x_ij表示第j个业务的第i个性能指标的进行数据标准化后的值；

其中i＝1，2，…，p；

得标准化后的性能指标矩阵为：

第6步性能指标向量为p维：x＝(x₁，x₂，…，x_p)′，则将第i个性能指标的值记为x_i；x_i′为第i′个性能指标的值，建立标准化指标的协方差矩阵S，

S=V(x1)Cov(x1,x2)···Cov(x1,xp)Cov(x2,x1)V(x2)···Cov(x2,xp)·········Cov(xp,x1)Cov(xp,x2)···V(xp)]]>

其中，表示性能指标x_i的方差；

表示性能指标x_i和性能指标x_i′的两性能指标的协方差；

xi‾=1nΣj=1nxij]]>

得到S是对称且正定的矩阵；

第7步设λ是待求得的特征根，I是单位矩阵；

则利用式|S-λI|＝0

求得S的特征根，得到λ₁、λ₂、…、λ_p；

根据求特征向量的方法，利用式(S-λ_iI)e_i＝0，求得相应的正交单位特征向量为e₁，e₂，…，e_p；

第8步记p维随机向量(x₁，x₂，…，x_p)′的均值μ＝(μ₁，μ₂，…，μ_p)′，建立因子模型为

x1=μ1+a11f1+a12f2+···+a1mfm+ϵ1x2=μ2+a21f1+a22f2+···+a2mfm+ϵ2···xp=μp+ap1f1+ap2f2+···+apmfm+ϵp]]>

其中，称f₁，f₂，…，f_m为公共因子，ε₁，ε₂，…，ε_p为特殊因子

则上式用矩阵表示为

x＝μ+Af+ε

式中，f＝(f₁，f₂，…，f_m)′为公共因子向量，ε＝(ε₁，ε₂，…，ε_p)′为特殊因子向量，A＝(a_ij)：p×m称为因子载荷矩阵；

第9步求出满足不等式的尽可能小的m，其中，c表示百分比，取值为80％～90％；

计算因子载荷矩阵A；

A=(aij)=(λ1e1,λ2e2,···,λmem);]]>

第10步利用汤姆森因子得分进行样本的因子评价分析

f^i=AS-1(xi-xi‾)]]>

第11步计算得到总因子得分F也即综合评价值，

总因子得分F=Σi=1m(λiΣj=1mλj)f^i.]]>