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申请/专利权人：江苏省未来网络创新研究院;北京邮电大学
摘要：本发明公开了一种SRv6骨干网流量拥塞风险评估方法，主要考虑两个指标，一是源‑目的节点之间的路径带宽，用于衡量网络对于流量的承载能力。二是预测得到的未来一段时间内网络流量，由于网络拥塞评估是服务于未来调优决策的，那么仅基于当前时刻下业务流量进行评估是不够的，利用机器学习中循环神经网络，对目的节点对源节点的需求流量进行预测，得到的预测结果用来表征未来一段时间内流量突发的平均水平。
主权项：1.SRv6骨干网流量拥塞风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取全局网络带宽矩阵；步骤2，预测未来流量需求；步骤3，计算网络路径的拥塞风险系数矩阵，以此作为拥塞风险评估指标；步骤1中全局网络带宽矩阵表示为： 式中，bnm为源节点m与目的节点n之间所选路径的最大带宽；步骤2中未来时段内的流量需求矩阵表示为： 式中，fnm为未来时段内目的节点n对源节点m的流量需求；未来时段内目的节点对源节点的流量需求的表达式为： 其中，fi为该未来时段内第i个时刻目的节点对源节点的预测流量，β为该未来时段内的时刻数，；对未来任一时刻的流量矩阵，基于其前个时刻的历史流量矩阵，利用LSTM进行预测，具体为：LSTM的输入为流量矩阵的向量形式，其中，t时刻的流量矩阵Ft的向量形式为，其中，M为源节点数，N为目的节点数，Xm*nt为t时刻目的节点n对源节点m的流量；LSTM的输出连接全连接层；全连接层的输出再经过sigmoid层进行非线性化处理，输出预测流量；网络路径的拥塞风险系数矩阵表示为： 式中，rnm为源节点m与目的节点n之间当前所选路径对于未来流量需求的拥塞风险值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏省未来网络创新研究院 北京邮电大学 SRv6骨干网流量拥塞风险评估方法
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