[发明专利]一种基于流量预测的网络优化系统及方法

权利要求书

1.一种基于流量预测的网络优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、通信网络的交换路由设备将经过该设备的网络数据转发代理模块；

S2、代理模块基于流量预测模型对网络数据进行统计分析，预测未来流量数据，将得到的未来流量数据发送至交换路由设备；具体包括：

S201、代理模块采集通信网络的历史数据；

S202、代理模块的流量预测模型通过流量加权平均通信任务重要等级因子和事件概率因子对网络数据和历史数据进行计算预测未来流量数据；

S3、交换路由设备将代理模块发送的未来流量数据转发至优化模块；

S4、优化模块对未来流量数据进行处理，产生流量预测值，基于流量预测值分析组网优化方案，将组网优化方案发送至交换路由设备；具体包括：

S410、优化模块通过熵权法对包括加权平均通信任务重要等级因子和事件概率因子的未来流量数据进行加权处理，生成流量预测值；

S420、优化模块基于流量预测值，通过方案遍历的方法，确定组网优化方案。

2.根据权利要求1所述的基于流量预测的网络优化方法，其特征在于：还包括S5、交换路由设备将组网优化方案转发至代理模块，交换路由设备基于组网优化方案调整设备参数。

3.根据权利要求1所述的基于流量预测的网络优化方法，其特征在于：所述流量加权平均通信任务重要等级因子表示为：

FWANI＝∑NetImportant_t×Flow_t÷∑Flow_t

其中，NetImportant_t和Flow_t分别为某个时间点上某条链路的通信任务重要等级和网络流量。

4.根据权利要求3所述的基于流量预测的网络优化方法，其特征在于：所述事件概率因子通过贝叶斯定理进行计算，公式为：

P(A|B)＝P(B|A)*P(A)/P(B)；

其中，P(B)为某条通信任务的过去一段时间某字段的值为“f0”的概率，P(B|A)为出现该字段后未来一段时间该通信任务的流量提升的概率为0-1.0，P(A)为实际流量出现提升的是因为某字段的值为“f0”的概率。

5.根据权利要求4所述的基于流量预测的网络优化方法，其特征在于：

所述S410包括：

S411、数据标准化，用X表示因子指标的数据，用X_FWANI因子表示流量加权平均通信任务重要等级因子计算的结果，用X_{事件概率因子}表示事件概率因子计算的结果；

使因子指标的数据值在0和1之间，假设给定m个因子指标评估的n个样本值分别为X₁，X₂...X_n，假设X_ij为第i个样本的第j个指标的数值，其中指标j为流量加权平均通信任务重要等级因子类型或事件概率因子类型；

假设：

X_nj＝{X_1j，X_2j...X_nj}，

那么

S412、计算第j项指标下第i个样本值占该指标的比重，计算公式为：

其中，i＝(1,2,3…n)，j＝(12,3,…m)；

S413、计算第j项指标的熵值，计算公式为：

其中，k＝1/ln(n)0，满足E_j≥0；

S414、计算信息熵冗余d_j，计算公式为：

d_j＝1-E_j；

S415、计算各项指标的权值W_j，计算公式为：

S416、当前实时通信任务的流量预测值为Flow_{某通信任务流量预测}：

Flow_{某通信任务流量预测}＝W_FWANI权值*X_FWANI因子+W_{事件概率因子权值}*X_{事件概率因子}。