系统工程与电子技术

作者：韦烜, 刘志华, 李青, 何晓明, 黄君雅

单位：1. 中国电信股份有限公司广东研究院, 广东 广州 510630；2. 中国电信股份有限公司研究院, 上海 200123

关键词：流量矩阵,源节点到目的节点流量流向,节点流量,预测模型,自回归

基金：国家自然科学基金(62076179);中国电信研究院专业能力级项目(T-2023-12)

高效、准确的网际协议(internet protocol, IP)网络流量流向分析预测是网络规划建设的基础。通过部署流量采集分析系统, 运营商可轻松获取网络总流量、节点流量、节点分方向流量等较完备的历史基础数据, 为流量分析预测提供关键的输入。IP网络流量分析预测方法主要包括两类: 传统统计模型和神经网络模型, 近年提出的NeuralProphet模型因结合两者优点而得到广泛关注和应用。首次基于NeuralProphet模型对大型运营级IP网络源节点到目的节点的流量流向进行直接预测, 并采用改进的损失函数优化模型训练, 预测结果表明NeuralProphet模型能够更科学、准确地预测IP网络流量矩阵, 整体预测精度提升了8.7%, 同时模型扩展性和鲁棒性也具有更佳的表现, 可以更好地满足IP网络规划建设和运行维护的实际需求。

来源：2024年第6期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

查看系统工程与电子技术杂志2024年第6期