面向IP网络扩容应用的复杂网络流量预测方法

【摘　要】IP 网络扩容是通信运营商保持网络平稳运行的一种常见维护方式，核心在于预测未来一段时间的网络流量走势。IP 网络流量非常复杂，具有局部不确定性、突发性、异质性等，给预测带来困难。提出了一种针对复杂网络流量的预测方法，它采用编码-解码结构，即在编码层增加全局特征、在解码层增加全局特征和局部特征解析的方式解决局部不确定性；通过增加先验知识缓解突发性；模型采用样本均衡、归一化等方式尽量提取数据的共性，避开数据的异质性。模型整体的参数较少，具有较强的泛化性能；同时采用人工特征和自动特征结合方式保证了浅层网络的准确率。实验结果表明，所提出的方法具有准确率高、泛化性能强的特性。目前该方法已经在工程中大规模应用。

【关键词】 网络流量预测 ; IP网络扩容 ; 复杂网络流量

0 引言

随着互联网的飞速发展和人们日益增长的网络业务需求，IP 网络迫切需要智能网络维护，其中IP网络扩容的智能化是解决网络拥塞、提高服务质量的重要手段。网络扩容指因业务需要，通过在原有的拓扑网络中增加站点或对部分链路增加带宽等措施增加网络传输容量的工程。扩容是一个软/硬件结合的复杂操作过程。除了硬件上需要进行断开光纤、增加站点、重新连接光纤等操作，软件上还需要在网管上进行相关的数据配置。从实际反馈来看&#