CN104602142B - 基于神经网络学习的业务分类方法 - Google Patents
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Abstract
基于神经网络学习的业务分类方法。一种基于神经网络学习的业务分类方法，本方法包括十步，第一步启动待业务分类的IP网络组件，第二步静态配置待分类业务的优先级和带宽要求，第三步模拟用户网络访问行为，第四步记录采集到的业务数据特征信息，第五步使静态配置业务优先级和带宽要求达到一定的网络访问满意度，第六步采集以上业务数据特征信息，第七步数据采集完毕，第八步对数据进行归一化处理，第九步按时间顺序将归一化处理后的训练样例数据输入神经网络，第十步应用实际的网络过程。本发明用于基于神经网络学习的业务分类。
Description
技术领域：
本发明涉及一种基于神经网络学习的业务分类方法。
背景技术：
无源光网络PON网络通信中，根据不同业务类型，静态地将业务分为固定带宽要求业务、保证带宽要求业务、保证带宽和尽力而为要求业务、尽力而为要求业务；由于业务类型采用静态划分方法，不能根据业务场景做出实时调整导致资源利用率不高或较低的用户满意度。
传统IP网络通信中，一般依据业务的实时性、带宽等要求划分为交互类、流类、背景类、会话类四类业务，根据划分方法的不同，提供固定带宽、保证带宽、尽力而为服务。
业务的静态划分方法，很好地保证了实时性强、带宽要求固定的业务的需求；但在实际的网络运维过程中，并非所有实时性强、固定带宽要求的业务在所有的时间段内都有，而且像在无源光网络PON 这种针对千家万户的接入网络，用户的应用需求及网络体验千差万别；比如，一边访问社交网站(归类为交互类)，一边下载音乐、电影(归类为背景类)，这种网络体验模式和单纯地下载(归类为背景类)相比，尽管模式差别不大，但是当提供差不多的网络带宽服务时，用户的体验就差很多了。这种情形下，依然采用现有的方法，势必导致资源的浪费或者用户满意度的降低。
另一方面，用户的网络业务体验又遵循着一定的模式，比如，年轻的用户可能更倾向于社交网站的访问、网络游戏的体验，而一般家庭用户可能倾向于视频业务多一些等。这样的模式特点，正好符合神经网络学习的特点，从而为实时业务优先级和带宽要求调整提供了很好的切入点。
发明内容：
本发明的目的是提供一种在IP通信网络中依据业务行为的既有特征实现实时的业务分类从而达到提升业务满意度的基于神经网络学习的业务分类方法。
上述的目的通过以下的技术方案实现：
一种基于神经网络学习的业务分类方法，本方法包括十步，第一步启动待业务分类的IP网络组件，第二步静态配置待分类业务的优先级和带宽要求，第三步模拟用户网络访问行为，第四步记录采集到的业务数据特征信息，第五步使静态配置业务优先级和带宽要求达到一定的网络访问满意度是对于每种上网行为，反复执行第二步、第三步、第四步，尽可能覆盖大部分用户网络访问行为，使静态配置业务优先级和带宽要求达到一定的网络访问满意度；第六步采集以上业务数据特征信息是通过真实无源光网络PON网络系统进行；此种情形下，静态配置业务优先级和带宽要求通过网络管理单元下发到各光网络单元ONU，各光网络单元ONU完成业务特征信息采集，然后上报到指定的文件服务器；第七步数据采集完毕，第八步对数据进行归一化处理，第九步按时间顺序将归一化处理后的训练样例数据输入神经网络，第十步应用实际的网络过程。
所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的第一步启动待业务分类的IP网络组件是为了执行第二步～第六步进行神经网络训练样例数据采集；所述的第二步是在待业务分类的IP网络组件上开启业务数据特征信息采集；所述的第三步模拟用户网络访问行为是使各种事先静态配置优先级的各类业务经过开启业务数据特征信息采集的IP网络组件。
所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的第四步记录采集到的业务数据特征信息是同时保存相应的静态配置优先级和带宽要求，所述的业务数据特征信息包括上行报文大小平均值与方差、上行报文到达间隔平均值与方差、当前业务上行缓存大小、当前业务丢包率、当前业务网络时延。
所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的第七步数据采集完毕是光网络单元ONU下的采样数据各自汇聚在一起是为了执行第八步、第九步进行神经网络训练；所述的第八步对数据进行归一化处理是上行报文大小平均值与方差、上行报文到达间隔平均值与方差、上行缓存大小、丢包率、当前业务平均响应延时归一化之后，按时间排序；所述的第九步按时间顺序将归一化处理后的训练样例数据输入神经网络是求出业务优先级网络权重向量W网络权重向量，针对各光网络单元ONU分别求出各自的权重向量W。
所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的第十步应用实际的网络过程是与训练样例采集类似，所不同的是，此时业务的优先级由神经网络实时输出。
所述的基于神经网络学习的业务分类方法，使用光网络单元ONU 和光线路终端OLT和具有与光网络单元ONU和光线路终端OLT相似的业务分类需求的IP网络组件进行所述的特征信息采集。
有益效果：
1.本发明克服了现有技术中的缺点，能够根据不同的业务应用场景，实时调整业务的优先等级和带宽要求，充分利用带宽资源，较好地提升用户网络体验满意度。
2.本发明借助神经网络学习算法，有效区分接入网络中终端用户业务场景的多样性。
3.本发明采用离线方式完成神经网络学习算法训练过程，对实施业务分类的设备来说，负荷增加很少。
4.本发明除信息采集过程之外，不增加额外的流程，仍采用现有网络带宽分配机制，对业务分类进行动态调整只影响设备内部实现方式，网元间互操作影响极小。
附图说明：
附图1是本方法的业务数据特征信息表。
附图2是本方法的神经网络结构图。
具体实施方式：
实施例1：
一种基于神经网络学习的业务分类方法，本方法包括十步，第一步启动待业务分类的IP网络组件，第二步静态配置待分类业务的优先级和带宽要求，第三步模拟用户网络访问行为，第四步记录采集到的业务数据特征信息，第五步使静态配置业务优先级和带宽要求达到一定的网络访问满意度，第六步采集以上业务数据特征信息，第七步数据采集完毕，第八步对数据进行归一化处理，第九步按时间顺序将归一化处理后的训练样例数据输入神经网络，第十步应用实际的网络过程。
附图1的业务数据特征信息表是按时间顺序排列，每一行代表当前采样点下该类业务的各特征信息。
附图2的神经网络结构图是f1～fn代表训练数据输入或者实时采集到的特征信息，P和B表示输出的该业务优先级和当前总带宽要求，神经网络的另外两个输入为P和B的时间函数加权值，即 P*f(delta(t))和B*f(delta(t))。
实施例2：
实施例1所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的第一步启动待业务分类的IP网络组件是执行第二步～第六步进行神经网络训练样例数据采集；所述的第二步静态配置待分类业务的优先级和带宽要求是在待业务分类的IP网络组件上开启业务数据特征信息采集；所述的第三步模拟用户网络访问行为是使各种事先静态配置优先级的各类业务经过开启业务数据特征信息采集的IP网络组件。
实施例3：
实施例1所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的第四步记录采集到的业务数据特征信息是同时保存相应的静态配置优先级和带宽要求，所述的业务数据特征信息包括上行报文大小平均值与方差、上行报文到达间隔平均值与方差、当前业务上行缓存大小、当前业务丢包率、当前业务网络时延。
实施例4：
实施例1所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的第五步使静态配置业务优先级和带宽要求达到一定的网络访问满意度是对于每种上网行为，静态配置业务优先级和带宽要求达到一定的网络访问满意度，反复执行第二步、第三步、第四步，尽可能覆盖大部分用户网络访问行为；所述的第六步采集以上业务数据特征信息是通过真实无源光网络PON网络系统进行；此种情形下，静态配置业务优先级和带宽要求通过网络管理单元下发到各光网络单元ONU，各光网络单元ONU完成业务特征信息采集，然后上报到指定的文件服务器。
实施例5：
实施例1所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的第七步数据采集完毕是光网络单元ONU下的采样数据各自汇聚在一起，执行第八步、第九步进行神经网络训练；所述的第八步对数据进行归一化处理是上行报文大小平均值与方差、上行报文到达间隔平均值与方差、上行缓存大小、丢包率、当前业务平均响应延时归一化之后，按时间排序；所述的第九步按时间顺序将归一化处理后的训练样例数据输入神经网络是求出业务优先级网络权重向量W网络权重向量，针对各光网络单元ONU分别求出各自的权重向量W。
实施例6：
实施例1所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的第十步应用实际的网络过程是与训练样例采集类似，所不同的是，此时业务的优先级由神经网络实时输出，而带宽要求则根据上行缓存大小、当前活跃业务平均速率的加权总和计算。
实施例7：
实施例2所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的业务优先级及带宽要求随着各业务场景的变化实时动态调整。
实施例8：
实施例3所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的业务特征信息采集是上行报文大小平均值与方差、上行报文到达间隔平均值与方差、上行缓存大小、丢包率、当前业务平均响应时延。
实施例9：
实施例1所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的业务分类是离线学习训练。
实施例10：
实施例3所述的基于神经网络学习的业务分类方法，所述的特征信息采集为光网络单元ONU和光线路终端OLT及具有与光网络单元ONU和光线路终端OLT相似的业务分类需求的IP网络组件。
Claims (6)
1.一种基于神经网络学习的业务分类方法，其特征是:本方法包括十步，第一步启动待业务分类的IP网络组件，第二步静态配置待分类业务的优先级和带宽要求，第三步模拟用户网络访问行为，第四步记录采集到的业务数据特征信息，第五步使静态配置业务优先级和带宽要求达到一定的网络访问满意度是对于每种上网行为，反复执行第二步、第三步、第四步，尽可能覆盖大部分用户网络访问行为，使静态配置业务优先级和带宽要求达到一定的网络访问满意度；第六步采集以上业务数据特征信息是通过真实无源光网络PON网络系统进行；此种情形下，静态配置业务优先级和带宽要求通过网络管理单元下发到各光网络单元ONU，各光网络单元ONU完成业务特征信息采集，然后上报到指定的文件服务器；第七步数据采集完毕，第八步对数据进行归一化处理，第九步按时间顺序将归一化处理后的训练样例数据输入神经网络，第十步应用实际的网络过程。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络学习的业务分类方法，其特征是:所述的第一步启动待业务分类的IP网络组件是为了执行第二步～第六步进行神经网络训练样例数据采集；所述的第二步是在待业务分类的IP网络组件上开启业务数据特征信息采集；所述的第三步模拟用户网络访问行为是使各种事先静态配置优先级的各类业务经过开启业务数据特征信息采集的IP网络组件。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络学习的业务分类方法，其特征是:所述的第四步记录采集到的业务数据特征信息是同时保存相应的静态配置优先级和带宽要求，所述的业务数据特征信息包括上行报文大小平均值与方差、上行报文到达间隔平均值与方差、当前业务上行缓存大小、当前业务丢包率、当前业务网络时延。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络学习的业务分类方法，其特征是:所述的第七步数据采集完毕是光网络单元ONU下的采样数据各自汇聚在一起是为了执行第八步、第九步进行神经网络训练；所述的第八步对数据进行归一化处理是上行报文大小平均值与方差、上行报文到达间隔平均值与方差、上行缓存大小、丢包率、当前业务平均响应延时归一化之后，按时间排序；所述的第九步按时间顺序将归一化处理后的训练样例数据输入神经网络是求出业务优先级网络权重向量W网络权重向量，针对各光网络单元ONU分别求出各自的权重向量W。
5.根据权利要求1所述的基于神经网络学习的业务分类方法，其特征是:所述的第十步应用实际的网络过程是与训练样例采集类似，所不同的是，此时业务的优先级由神经网络实时输出。
6.根据权利要求3所述的基于神经网络学习的业务分类方法，其特征是:使用光网络单元ONU和光线路终端OLT和具有与光网络单元ONU和光线路终端OLT相似的业务分类需求的IP网络组件进行所述的特征信息采集。
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