[发明专利]基于流量预测的通信网络数据可视化方法、装置及设备

说明书

本发明提供一种基于流量预测的通信网络数据可视化方法、装置及设备，利用LSTM网络流量预测模型对综合业务网络流量进行预测，且基于多层次节点聚类算法建立可视化模型，以对所述原始采集数据进行可视化呈现。在实现数据可视化的同时，还基于LSTM网络实现对数据的综合业务网络流量的准确预测。增加系统的智能性、提升预测模型的训练速度，且提高预测精度。

技术领域

本发明涉及网络监测领域，特别是涉及一种基于流量预测的通信网络数据可视化方法、装置及设备。

背景技术

在电力综合数据网建设领域，数据网流量数据资源可视化是一项重要的内容。数据网流量预测和数据可视化有助于提高电力综合数据网维护和管理的水平、提高运维人员的工作效率和质量、减少通信网络的故障频率，降低设备的管理和维护费用、促进维护和管理机制的革新。

目前数据可视化技术大体可分为三类：基于可视化工具的方法，基于斥力张力的拓扑布局模型的方法，基于抽象点的拓扑布局算法的方法。

1、基于可视化工具的方法，其通常用的可视化工具有美国加州大学圣地亚哥分校开发的MapNet系统、Georgia Institute of Technology开发的GT-ITM系统。可视化工具可直观又清晰的显示网络拓扑结构，但是MapNet系统以平面方式解析数据信息，不能显示立体的层次结构。GT-ITM生成的网络拓扑一般规模比较大，显得较为凌乱。

2、基于斥力张力的拓扑布局模型的方法，利用网络中的斥力和张力实现拓扑结构中点的的平衡，从而实现可视化。此方法自动布局的网络拓扑结构没有变互相交叉，且相连关系显得十分清晰，可很好的实现可视化，但是，此方法针对节点进行布局，可能实现节点和边距离过近的情况，影响布局效果。

3、基于抽象点的拓扑布局算法的方法，此方法先将常用的拓扑结构环形拓扑抽象为一个点，然后利用树形目录显示时的坐标生成算法来获取抽象化以后的各个网关设备在整个网络拓扑图中的相对坐标，最后以此为基础，对抽象点进行逐步恢复，从而获得整个网络拓扑连接的坐标体系。此方法能最大限度的减少网络管理人员的人工干预，具有良好的实用效果。但是此方法面向大规模网络拓扑图布局，对于小规模拓扑图无法保证清晰。

而上述数据可视化方法均无法在实现数据可视化的同时，实现数据预测功能。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于流量预测的通信网络数据可视化方法、装置及设备，用于解决现有技术中不能在实现数据可视化的同时对数据进行准确的预测的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于流量预测的通信网络数据可视化方法，包括：根据预设的时间周期对综合业务网络流量的数据进行采集以获得原始采集数据；对所述原始采集数据进行归一化处理以获得归一化数据；结合所述归一化数据，建立LSTM网络流量预测模型以对所述综合业务网络流量进行预测；基于多层次节点聚类算法建立可视化模型，以对所述原始采集数据进行可视化呈现。

于本发明一具体实施例中，所述归一化处理包括：通过min-max标准化的转换函数对所述原始采集数据进行线性变换，以获得处于[0,1]区间的归一化数据，所述转换函数为：

其中，x为归一化前的原始数据，x^*为对所述原始数据x进行归一化后的归一化数据，max为原始采集数据中的最大值，min为原始采集数据中的最小值。

于本发明一具体实施例中，确定关于所述LSTM网络流量预测模型的激活函数、损失函数以及隐含层数，且结合所述归一化数据，建立所述LSTM网络流量预测模型以对所述综合业务网络流量进行预测。

于本发明一具体实施例中，所述激活函数为修正线性单元函数。