一种基于流量预测的路由决策方法及系统

技术特征：
1.一种基于流量预测的路由决策方法，用于获得目标网络区域内对待转发数据包进行转发的直接连接或间接连接起点与终点之间的各条待分析数据链路、以及各待分析数据链路分别所包含的各个节点，其特征在于，当目标网络区域接收到待转发数据包时，基于待转发数据包在目标网络区域中的位置，分别针对目标网络区域内起点与终点之间直接连接或间接连接的各条待分析数据链路，通过以下步骤a至步骤d训练并获得待转发数据包分别在各条待分析数据链路下所对应的路由选择模型，再通过以下步骤e应用路由选择模型获得待转发数据包对应的最佳转发路径，根据最佳转发路径对待转发数据包进行转发：步骤a、收集并获得当前时刻向历史时间方向的一段历史时间范围内待分析数据链路上各个已转发数据包分别所对应的预设数据类型，分别针对各个已转发数据包，获得该已转发数据包在该目标区域内所经过的各个待分析数据链路、以及该待分析数据链路所包含的各个节点，进而获得该已转发数据包对应的全局视图，即获得各个已转发数据包分别所对应的全局视图，随后进入步骤b；步骤b、分别针对各个全局视图，构建用于对全局视图进行特征提取，进一步获得该全局视图对应的链路分类特征的特征提取模块，随后进入步骤c；步骤c、收集并获得待转发数据包在待分析数据链路上对应的预设数据类型，进一步获得待转发数据包对应的全局视图，利用特征提取模块获得该待转发数据包对应的链路分类特征，即获得待转发数据包和已转发数据包分别所对应的全局视图；进一步分别针对各个全局视图，基于待转发数据包对应的各预设数据类型和链路分类特征，构建用于对待转发数据包进行特征转换，获得分类特征矩阵的分类预测模块，随后进入步骤d；步骤d、针对待分析数据链路，以该待分析数据链路上各个已转发数据包分别所对应的转发数据类型为输入，以全局视图下的完整转发路径为输出，将已转发数据包在待分析数据链路上对应的链路分类特征作为训练样本，以分类预测模块所获的分类特征矩阵为基础，对待训练路由选择模型进行训练，获得用于筛选最佳转发路径的路由选择模型，随后进入步骤e；步骤e、针对待转发数据包，以待转发数据包对应的各预设数据类型为输入，基于该待转发数据包在各个待分析数据链路上对应的链路分类特征，应用路由选择模型，确定待转发数据包的最佳转发路径，完成待转发数据包的转发。2.根据权利要求1所述的一种基于流量预测的路由决策方法，其特征在于，所述步骤a中，分别针对各个已转发数据包，获得已转发数据包所对应的各个全局视图，其中全局视图包括对已转发数据包进行转发的各个待分析数据链路、以及各待分析数据链路所含的各个节点；根据以下公式通过邻接矩阵对已转发数据包分别所对应的全局视图进行特征表示：其中，为待分析数据链路所含各个节点的集合，为该已转发数据包对应的待分析数据链路的集合，分别为全局视图的顶点，即待分析数据链路的节点，为待分析数据链
路，为节点特征， 为待分析数据链路的特征；根据以下公式：获得待分析数据链路的特征，其中， 为待分析数据链路的满载容量， 为待分析数据链路对应的已转发数据包的预设数据类型；根据以下公式：获得节点特征，其中， 为节点所对应已转发数据包的预设数据类型。3.根据权利要求2所述的一种基于流量预测的路由决策方法，其特征在于，利用邻接矩阵对全局视图进行特征表示，获得全局特征矩阵，全局特征矩阵中节点特征包括已转发数据包长度、接收分组率和接收比特率，待分析数据链路的特征包括待分析数据链路的连接状况、待分析数据链路的延迟、传输比特率和传输分组率。4.根据权利要求3所述的一种基于流量预测的路由决策方法，其特征在于，所述步骤b中，对全局视图进行特征提取，分别针对全局特征矩阵中的各个节点，基于广度优先算法，获得该节点对应的各个邻域节点的节点特征，并建立该节点的节点特征索引顺序，按照节点特征索引顺序依次输出该节点的节点特征、以及各个邻域节点的节点特征，完成对全局视图的特征提取。5.根据权利要求1-4任意一项所述的一种基于流量预测的路由决策方法，其特征在于，利用穷举法列举直接连接起点与终点或间接连接起点与终点的各条待分析数据链路，获得待转发数据包的预设数据类型，分别对各预设数据类型进行特征转换，提取并获得待转发数据包对应的分类特征矩阵，将列举的所有待分析数据链路作为转发路径，进行最佳转发路径的筛选。6.根据权利要求1所述的一种基于流量预测的路由决策方法，其特征在于，所述步骤e中，对最佳转发路径进行更新，提升精确度，当获得路由选择模型后，通过调度大象流和老鼠流的链路分配，对路由选择模型选择的最佳转发路径进行负载均衡优化，并根据优化结果更新最佳转发路径。7.一种基于流量预测的路由决策系统，其特征在于，包括：节点采集模块，用于获得目标网络区域内对待转发数据包进行转发的直接连接或间接连接起点与终点之间的各条待分析数据链路、以及各待分析数据链路分别所包含的各个节点；已转发数据类型提取模块，用于收集并获得当前时刻向历史时间方向的一段历史时间范围内待分析数据链路上各个已转发数据包分别所对应的预设数据类型；
待转发数据类型提取模块，用于收集并获得待转发数据包在待分析数据链路上对应的预设数据类型；全局视图获取模块，分别针对各个转发数据包，获得各个转发数据包分别所对应的全局视图，所述转发数据包包括待转发数据包和已转发数据包；特征提取模块，用于对全局视图进行特征提取，获得全局视图对应的链路分类特征；分类预测模块，用于对待转发数据包对应的各预设数据类型和链路分类特征进行特征转换，获得分类特征矩阵；模型训练模块，用于针对待分析数据链路，对待训练路由选择模型进行训练，筛选并获得最佳转发路径；数据转发模块，用于对路由选择模型进行应用，确定待转发数据包的最佳转发路径，对待转发数据包进行转发。

技术总结
本发明公开了一种基于流量预测的路由决策方法及系统，涉及路由决策技术领域，用于获得目标网络区域内对待转发数据包进行转发的直接连接或间接连接起点与终点之间的各条待分析数据链路、以及各待分析数据链路分别所包含的各个节点，当目标网络区域接收到待转发数据包时，分别针对目标网络区域内起点与终点之间直接连接或间接连接的各条待分析数据链路，训练并获得待转发数据包对应的路由选择模型，应用路由选择模型获得待转发数据包对应的最佳转发路径，并对待转发数据包进行转发。通过本发明的技术方案可以大大降低网络调度、路由、负载均衡的延迟，并且大大降低采用如ARIMA等预测时间序列的成本，带来良好的有益效果。带来良好的有益效果。带来良好的有益效果。


技术研发人员：郭永安 余德泉 佘昊 钱琪杰
受保护的技术使用者：南京邮电大学
技术研发日：2022.06.13
技术公布日：2022/7/15