本發(fā)明涉及通信，特別是智能化通信網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)與優(yōu)化系統(tǒng)及其方法。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的日益豐富，通信網(wǎng)絡(luò)流量呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)和高度復(fù)雜化的趨勢(shì)。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量管理方法已難以應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。近年來(lái)，業(yè)界提出了多種智能化的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)與優(yōu)化方案，試圖通過(guò)先進(jìn)的算法和技術(shù)來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)性能和資源利用效率。

2、目前，較為先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)方法主要基于時(shí)間序列分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。例如，有些方法采用自回歸積分滑動(dòng)平均(arima)模型來(lái)分析和預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量的時(shí)間序列特性。還有一些方法引入了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如長(zhǎng)短期記憶(lstm)網(wǎng)絡(luò)，以捕捉網(wǎng)絡(luò)流量的長(zhǎng)期依賴性。在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方面，常見(jiàn)的方法包括基于啟發(fā)式算法的資源分配策略和基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)控制方法。

3、然而，這些現(xiàn)有技術(shù)仍然存在一些顯著的不足。首先，大多數(shù)流量預(yù)測(cè)方法僅關(guān)注時(shí)間維度的特征，忽視了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)流量分布的影響，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度不足，特別是在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜或頻繁變化的情況下。其次，現(xiàn)有的預(yù)測(cè)模型往往難以有效捕捉網(wǎng)絡(luò)流量的非線性和非平穩(wěn)特性，導(dǎo)致在面對(duì)突發(fā)流量或異常事件時(shí)預(yù)測(cè)效果不佳。再者，現(xiàn)有的資源分配和流量控制方法通常是割裂的，缺乏一個(gè)統(tǒng)一的框架來(lái)協(xié)調(diào)預(yù)測(cè)、分配和控制這三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，使得整體優(yōu)化效果受限。最后，大多數(shù)現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏足夠的靈活性和可擴(kuò)展性，難以適應(yīng)日益多樣化的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場(chǎng)景和不斷進(jìn)化的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種智能化通信網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)與優(yōu)化系統(tǒng)及其方法。該系統(tǒng)通過(guò)創(chuàng)新性地結(jié)合拓?fù)涓兄S機(jī)矩陣、群論特征提取和混沌預(yù)測(cè)器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的高精度預(yù)測(cè)。同時(shí)，系統(tǒng)還整合了自適應(yīng)資源分配和智能流量控制功能，形成了一個(gè)閉環(huán)的智能化管理框架。

2、本發(fā)明提出了智能化通信網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)與優(yōu)化系統(tǒng)，包括：

3、流量數(shù)據(jù)采集模塊，用于：

4、實(shí)時(shí)采集通信網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；

5、將采集的流量數(shù)據(jù)傳輸至流量數(shù)據(jù)解析模塊；

6、流量數(shù)據(jù)解析模塊，與所述流量數(shù)據(jù)采集模塊電連接，用于：

7、接收所述流量數(shù)據(jù)采集模塊發(fā)送的流量數(shù)據(jù)；

8、解析所述流量數(shù)據(jù)，提取流量特征；

9、將解析后的數(shù)據(jù)傳遞給預(yù)測(cè)模塊；

10、預(yù)測(cè)模塊，與所述流量數(shù)據(jù)解析模塊電連接，用于：

11、接收所述流量數(shù)據(jù)解析模塊傳遞的解析后數(shù)據(jù)；

12、基于所述解析后數(shù)據(jù)，構(gòu)建拓?fù)涓兄S機(jī)矩陣；

13、基于所述拓?fù)涓兄S機(jī)矩陣，執(zhí)行群論啟發(fā)的特征提??；

14、基于所述特征提取結(jié)果，應(yīng)用拓?fù)涓兄煦珙A(yù)測(cè)器預(yù)測(cè)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)流量；

15、將預(yù)測(cè)結(jié)果傳遞給自適應(yīng)資源分配模塊；

16、自適應(yīng)資源分配模塊，與所述預(yù)測(cè)模塊電連接，用于：

17、接收所述預(yù)測(cè)模塊的預(yù)測(cè)結(jié)果；

18、基于所述預(yù)測(cè)結(jié)果，生成網(wǎng)絡(luò)資源分配策略；

19、將所述網(wǎng)絡(luò)資源分配策略發(fā)送至網(wǎng)絡(luò)流量控制模塊；

20、網(wǎng)絡(luò)流量控制模塊，與所述自適應(yīng)資源分配模塊電連接，用于：

21、接收所述自適應(yīng)資源分配模塊發(fā)送的網(wǎng)絡(luò)資源分配策略；

22、基于所述網(wǎng)絡(luò)資源分配策略，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)資源配置；

23、控制網(wǎng)絡(luò)流量，優(yōu)化通信網(wǎng)絡(luò)性能。

24、作為優(yōu)選，所述流量數(shù)據(jù)采集模塊包括：

25、流量采集單元，用于通過(guò)網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控儀、信道監(jiān)控儀以及路由器采集網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；

26、數(shù)據(jù)傳輸單元，與所述流量采集單元電連接，用于將采集的流量數(shù)據(jù)傳輸至流量數(shù)據(jù)解析模塊。

27、作為優(yōu)選，所述流量數(shù)據(jù)解析模塊包括：

28、數(shù)據(jù)接收單元，用于接收流量數(shù)據(jù)采集模塊傳輸?shù)牧髁繑?shù)據(jù)；

29、數(shù)據(jù)解析單元，與所述數(shù)據(jù)接收單元電連接，用于解析接收的流量數(shù)據(jù)，提取流量特征；

30、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元，與所述數(shù)據(jù)解析單元電連接，用于將解析后的數(shù)據(jù)以時(shí)間序列的方式存入數(shù)據(jù)庫(kù)。

31、作為優(yōu)選，所述預(yù)測(cè)模塊包括：

32、隨機(jī)矩陣構(gòu)建單元，用于基于解析后的流量數(shù)據(jù)構(gòu)建拓?fù)涓兄S機(jī)矩陣；

33、特征提取單元，與所述隨機(jī)矩陣構(gòu)建單元電連接，用于基于所述拓?fù)涓兄S機(jī)矩陣執(zhí)行群論啟發(fā)的特征提??；

34、混沌預(yù)測(cè)單元，與所述特征提取單元電連接，用于基于特征提取結(jié)果應(yīng)用拓?fù)涓兄煦珙A(yù)測(cè)器預(yù)測(cè)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)流量。

35、作為優(yōu)選，所述隨機(jī)矩陣構(gòu)建單元構(gòu)建的拓?fù)涓兄S機(jī)矩陣r滿足：

36、

37、其中，fij為節(jié)點(diǎn)i到j(luò)的流量，n(i)為節(jié)點(diǎn)i的鄰居集合，θij為隨機(jī)相位，服從均勻分布u(0,2π)。

38、作為優(yōu)選，所述特征提取單元執(zhí)行的群論啟發(fā)的特征提取包括：

39、對(duì)于每個(gè)σ∈pn，計(jì)算φ(σ)＝tr(r·pσ),

40、其中pn為n階對(duì)稱群，pσ為σ對(duì)應(yīng)的置換矩陣，tr表示矩陣的跡；

41、生成特征向量φ＝[φ(σ1),φ(σ2),...,φ(σk)]，其中{σ1,...,σk}是pn的k個(gè)代表元素。

42、作為優(yōu)選，所述混沌預(yù)測(cè)單元應(yīng)用的拓?fù)涓兄煦珙A(yù)測(cè)器滿足預(yù)測(cè)方程：

43、xt+1＝f(xt,r)＝a·tanh(b·xt)+c·sin(d·r·xt),

44、其中，xt為t時(shí)刻的狀態(tài)變量，r為拓?fù)涓兄S機(jī)矩陣，a,b,c,d為待學(xué)習(xí)的參數(shù)矩陣，tanhsin分別按元素操作。

45、作為優(yōu)選，還包括監(jiān)控模塊，與所述網(wǎng)絡(luò)流量控制模塊電連接，用于：

46、實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；

47、將監(jiān)控到的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)以圖形和圖表形式直觀顯示；

48、檢測(cè)異常流量并發(fā)出報(bào)警。

49、作為優(yōu)選，所述自適應(yīng)資源分配模塊包括：

50、策略生成單元，用于基于預(yù)測(cè)模塊的預(yù)測(cè)結(jié)果生成網(wǎng)絡(luò)資源分配策略；

51、策略優(yōu)化單元，與所述策略生成單元電連接，用于通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)分配策略的自適應(yīng)更新；

52、資源調(diào)整單元，與所述策略優(yōu)化單元電連接，用于根據(jù)優(yōu)化后的策略調(diào)整網(wǎng)絡(luò)資源分配。

53、智能化通信網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)與優(yōu)化方法，采用所述系統(tǒng)，包括以下步驟：

54、s1：通過(guò)流量數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)采集通信網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)；

55、s2：流量數(shù)據(jù)解析模塊對(duì)采集的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，提取流量特征；

56、s3：預(yù)測(cè)模塊基于解析后的數(shù)據(jù)執(zhí)行以下操作：

57、s3.1：構(gòu)建拓?fù)涓兄S機(jī)矩陣；

58、s3.2：基于拓?fù)涓兄S機(jī)矩陣，執(zhí)行群論啟發(fā)的特征提?。?/p>

59、s3.3：應(yīng)用拓?fù)涓兄煦珙A(yù)測(cè)器預(yù)測(cè)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)流量；

60、s4：自適應(yīng)資源分配模塊基于預(yù)測(cè)結(jié)果生成網(wǎng)絡(luò)資源分配策略；

61、s5：網(wǎng)絡(luò)流量控制模塊根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源分配策略調(diào)整網(wǎng)絡(luò)資源配置，控制網(wǎng)絡(luò)流量，優(yōu)化通信網(wǎng)絡(luò)性能。

62、本發(fā)明的有益效果主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

63、從宏觀角度來(lái)看，該系統(tǒng)顯著提升了網(wǎng)絡(luò)的整體性能和資源利用效率。通過(guò)準(zhǔn)確的流量預(yù)測(cè)和智能的資源分配，系統(tǒng)能夠有效避免網(wǎng)絡(luò)擁塞，提高服務(wù)質(zhì)量，從而為用戶提供更加流暢和穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。這不僅滿足了當(dāng)前日益增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)需求，也為未來(lái)5g、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

64、從技術(shù)實(shí)現(xiàn)的角度來(lái)看，本發(fā)明在幾個(gè)關(guān)鍵方面實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新性突破。首先，拓?fù)涓兄S機(jī)矩陣的引入使得系統(tǒng)能夠同時(shí)考慮網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)流量特征，大幅提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。其次，基于群論的特征提取方法為捕捉網(wǎng)絡(luò)流量的本質(zhì)特征提供了新的視角，特別是在面對(duì)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋾r(shí)，這種方法展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)。再者，混沌預(yù)測(cè)器的應(yīng)用有效解決了傳統(tǒng)方法難以處理的非線性和非平穩(wěn)流量問(wèn)題，使得系統(tǒng)能夠更好地應(yīng)對(duì)突發(fā)事件和異常流量。

65、在模塊協(xié)同方面，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了預(yù)測(cè)、分配和控制的無(wú)縫集成。預(yù)測(cè)模塊的輸出直接驅(qū)動(dòng)資源分配策略的生成，而資源分配的結(jié)果又實(shí)時(shí)反饋到流量控制模塊，形成了一個(gè)高效的閉環(huán)系統(tǒng)。這種緊密的協(xié)同不僅提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度，也增強(qiáng)了其適應(yīng)環(huán)境變化的能力。

66、此外，本發(fā)明的系統(tǒng)設(shè)計(jì)充分考慮了可擴(kuò)展性和靈活性。模塊化的架構(gòu)使得系統(tǒng)可以輕松適應(yīng)不同規(guī)模和類型的網(wǎng)絡(luò)，而且可以方便地集成新的算法和技術(shù)。這種設(shè)計(jì)理念確保了系統(tǒng)能夠持續(xù)進(jìn)化，以應(yīng)對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展。

67、最后，從實(shí)際應(yīng)用的角度來(lái)看，本發(fā)明不僅提供了高效的網(wǎng)絡(luò)管理工具，還為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)者提供了深入的網(wǎng)絡(luò)洞察。通過(guò)可視化模塊，管理者可以直觀地了解網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題。這不僅有助于日常運(yùn)維，也為長(zhǎng)期的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和優(yōu)化提供了有力支持。

68、總之，本發(fā)明通過(guò)創(chuàng)新的算法設(shè)計(jì)和系統(tǒng)架構(gòu)，有效解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題，為通信網(wǎng)絡(luò)的智能化管理提供了一個(gè)全面、高效且具有前瞻性的解決方案。它不僅能夠顯著提升當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的性能和效率，還為未來(lái)更復(fù)雜、更動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境做好了充分準(zhǔn)備。