CN106911580B - 一种tcp拥塞控制方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种TCP拥塞控制方法和系统。所述方法包括：监测网络路径的延迟数值，并对监测的当前网络路径的延迟数值进行采集，以获取当前网络路径的延迟数值；根据当前网络路径的延迟数值，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度；根据网络发送数据的传输速度，调整当前网络的拥塞控制窗口的大小，并根据调整后的拥塞控制窗口的大小发送数据以避免网络拥塞。本发明的TCP拥塞控制方法，可以动态实时跟踪网络拥塞程度变化情况，做到实时的反应控制调节，尤其在以多媒体数据流占主导的网络环境下很好地提高了网络的性能。

Description

一种TCP拥塞控制方法和系统
技术领域
本发明涉及数据通信技术领域，具体而言，本发明涉及一种TCP拥塞控制方法和系统。
背景技术
TCP(Transmission Control Protocol传输控制协议)是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议，由IETF的RFC 793定义。TCP拥塞控制的机制，根据网络传输性能和状况调节发送数据的大小以避免网络出现拥塞及崩溃现象的发生。
早期的TCP协议拥塞控制机制为基于窗口的流控制进行控制。由于在通信双方连接期间，窗口的大小是可变的，因此，通信双方均可以协商方式动态地修改窗口大小。接收方管理发送方发送数据的方式，可以做到：防止接受方可用的数据缓存空间的溢出。早期的TCP协议拥塞机制的缺点是：该控制方法是一种局部控制方法，该控制方法只考虑了接收端的接收能力，没有考虑到网络的传输能力，因此，在实际中该控制方法无法有效地避免拥塞崩溃现象的发生。目前常用的TCP协议拥塞控制机制引入了拥塞窗口的概念。该控制方法，发送端根据数据发送的情况推测出最适合的窗口。该控制方法的缺点是，虽然该控制方法考虑到网络的传输能力，但是，推测出的最适合的窗口还是无法符合当前网络的实际情况，因此，在实际中该控制方法还是无法有效地避免拥塞崩溃现象的发生。
发明内容
本发明实施例在于提供一种TCP拥塞控制方法和系统，采用网络路径延迟的实时监测和预测，可以预知整个网络的实时传输能力，达到实时自适应调整拥塞控制窗口的大小。因此，本发明所提供的技术方案能够避免传统TCP拥塞控制方法中采用固定程序式的窗口值控制策略造成的控制结果与网络实际情况不符的缺点，准确地预测网络的实时传输能力而对拥塞控制窗口的大小进行调整，大大地提高了对整个网络的实时传输能力的准确判断，提高了用户快速上网的体验度。
第一方面，本发明实施例提供了一种TCP拥塞控制方法，所述方法包括：
监测网络路径的延迟数值，并对监测的当前网络路径的延迟数值进行采集，以获取当前网络路径的延迟数值；
根据所述当前网络路径的延迟数值，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度；
根据所述网络发送数据的传输速度，调整当前网络的拥塞控制窗口的大小，并根据调整后的拥塞控制窗口的大小发送数据以避免网络拥塞。
优选的，所述方法还包括：
通过读取Linux系统中的内核函数以获取当前网络路径的延迟数值。
优选的，所述方法还包括：
根据所述当前网络路径的延迟数值，通过预测模型预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度。
优选的，所述预测模型具体为局部加权线性回归预测模型。
优选的，根据局部加权线性回归预测模型，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度具体包括：
根据所述当前网络路径的延迟数值，按照滑动窗口的规则，对预测样本序列数据进行更新，以获取到相应的预测样本更新后的序列数据；
对所述预测样本更新后的序列数据进行奇异谱分析，以获取到相应的预测样本序列数据的主趋势序列，以及预测样本的误差序列；
通过局部加权线性回归的预测模型分别对所述预测样本序列数据的主趋势序列和所述预测样本的误差序列进行预测，以获取到相应的预测值；
对所述预测样本序列数据的主趋势序列的预测值和所述预测样本的误差序列的预测值进行相加处理，以获取到相应的预测值之和，并将该预测值之和作为网络路径延迟的预测值。
优选的，所述方法还包括：
采用基于误差修正的叠加累计法，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度。
优选的，所述基于误差修正的叠加累计法采用的公式具体为：
当Tpi+1/Ti＞1时，Si+1＝Si+Tpi+1/Ti+(Ti-Tpi)/Ti-1；
当0＜Tpi+1/Ti＜1时，Si+1＝Si-Ti/Tpi+1+(Ti-Tpi)/Ti-1；
当Tpi+1/Ti＝1时，Si+1＝Si+(Ti-Tpi)/Ti-1；其中，S表示网络的传输能力，Si表示第i次发送数据后网络的传输能力，Si+1表示第i+1次发送数据后网络的传输能力，Ti为第i次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Ti-1为第i-1次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Tpi为第i次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值，Tpi+1为第i+1次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值。
优选的，所述调整当前网络的拥塞控制窗口的大小采用的公式具体为：
当S＞0时，Li+1＝Li+(Tpi+1/Ti)l；
当S＜0时，Li+1＝Li+(Ti/Tpi+1)l；
当S＝0时，Li+1＝Li；其中，L表示拥塞控制窗口的大小，Li为第i次发送数据后所对应的拥塞控制窗口的大小，Li+1为第i+1次发送数据后所对应的拥塞控制窗口的大小，S表示网络的传输能力，Ti为第i次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Tpi+1为第i+1次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值，l为调节步长。
第二方面，本发明实施例提供了一种TCP拥塞控制系统，所述系统包括：
监测采集单元，监测网络路径的延迟数值，并对监测的当前网络路径的延迟数值进行采集，以获取当前网络路径的延迟数值；
预测单元，根据所述当前网络路径的延迟数值，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度；
处理单元，根据所述网络发送数据的传输速度，调整当前网络的拥塞控制窗口的大小，并根据调整后的拥塞控制窗口的大小发送数据以避免网络拥塞。
优选的，所述预测单元预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度采用的预测模型具体为局部加权线性回归预测模型。
本发明实施例提供了一种TCP拥塞控制方法和系统，其中，所述方法包括：监测网络路径的延迟数值，并对监测的当前网络路径的延迟数值进行采集，以获取当前网络路径的延迟数值；根据当前网络路径的延迟数值，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度；根据网络发送数据的传输速度，调整当前网络的拥塞控制窗口的大小，并根据调整后的拥塞控制窗口的大小发送数据以避免网络拥塞。本发明提供的TCP拥塞控制方法，采用网络路径延迟的实时监测和预测，可以预知整个网络的实时传输能力，达到实时自适应调整拥塞控制窗口的大小。因此，本发明所提供的技术方案能够准确地预测网络的实时传输能力而对拥塞控制窗口的大小进行调整，大大地提高了对整个网络的实时传输能力的准确判断，提高了用户快速上网的体验度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种TCP拥塞控制方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种TCP拥塞控制系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例做进一步的解释说明。
本发明所提供的技术方案中，通过监测网络路径的延迟数值，并对监测的当前网络路径的延迟数值进行采集，以获取当前网络路径的延迟数值；根据当前网络路径的延迟数值，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度；根据网络发送数据的传输速度，调整当前网络的拥塞控制窗口的大小，并根据调整后的拥塞控制窗口的大小发送数据以避免网络拥塞。本发明提供的TCP拥塞控制方法，采用网络路径延迟的实时监测和预测，可以预知整个网络的实时传输能力，达到实时自适应调整拥塞控制窗口的大小。因此，本发明所提供的技术方案能够准确地预测网络的实时传输能力而对拥塞控制窗口的大小进行调整，大大地提高了对整个网络的实时传输能力的准确判断，提高了用户快速上网的体验度。
现有的TCP拥塞控制方法，仍是一种反应式的控制方法。当确认数据到达发送端时，发送端不会区分在下一时刻网络带宽是空闲还是网络负荷很大。无论网络带宽是否已经处在拥塞的边缘，发送端都以同样的规则等量增加窗口值。反之，当数据端丢失数据或者传输数据超时后，不管这次传输失败是否是偶然的还是短暂的，发送端都以同样的规则等零减少窗口值。目前这种固定窗口值增大和减少的TCP拥塞控制方法往往会带来预测的网络传输情况与网络实际情况不符合，尤其是当数据端发送和接收确认的时间间隔比较大时，预测的网络传输情况与网络实际情况往往并不符合。因此，发明提供的TCP拥塞控制方法，对现有的控制方法进行了改进。采用网络路径延迟的实时监测和预测，可以预知整个网络的实时传输能力，达到实时自适应调整拥塞控制窗口的大小。因此，本发明所提供的技术方案能够避免传统TCP拥塞控制方法中采用固定程序式的窗口值控制策略造成的控制结果与网络实际情况不符的缺点，准确地预测网络的实时传输能力而对拥塞控制窗口的大小进行调整，大大地提高了对整个网络的实时传输能力的准确判断，提高了用户快速上网的体验度。
下面结合附图详细说明本发明的技术方案。
图1是本发明实施例提供的一种TCP拥塞控制方法的流程图，如图1所示，一种TCP拥塞控制方法包括如下步骤：
S101：监测网络路径的延迟数值，并对监测的当前网络路径的延迟数值进行采集，以获取当前网络路径的延迟数值。
需要说明的是，在本发明所提供的具体实施例中，网络路径延迟的定义为从源端到目的端的一个TCP路径的往返时延。
S102：根据当前网络路径的延迟数值，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度。
S103：根据网络发送数据的传输速度，调整当前网络的拥塞控制窗口的大小，并根据调整后的拥塞控制窗口的大小发送数据以避免网络拥塞。
其中，调整当前网络的拥塞控制窗口的大小采用的公式具体为：
当S＞0时，Li+1＝Li+(Tpi+1/Ti)l；
当S＜0时，Li+1＝Li+(Ti/Tpi+1)l；
当S＝0时，Li+1＝Li；其中，L表示拥塞控制窗口的大小，Li为第i次发送数据后所对应的拥塞控制窗口的大小，Li+1为第i+1次发送数据后所对应的拥塞控制窗口的大小，S表示网络的传输能力，Ti为第i次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Tpi+1为第i+1次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值，l为调节步长。
进一步地，在本发明提供的具体实施例中，TCP拥塞控制方法还包括：通过读取Linux系统中的内核函数以获取当前网络路径的延迟数值。
在本发明所提供的具体实施例中，在Linux操作系统中，通过内核函数getsockopt()，设置函数的参数选项TCP_INFO，调用tcp_getsocketopt()获取往返时延的值。
进一步地，在本发明提供的具体实施例中，TCP拥塞控制方法还包括：
根据当前网络路径的延迟数值，通过预测模型预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度。其中，预测模型具体为局部加权线性回归预测模型。
进一步地，根据局部加权线性回归预测模型，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度具体包括以下步骤：
根据当前网络路径的延迟数值，按照滑动窗口的规则，对预测样本序列数据进行更新，以获取到相应的预测样本更新后的序列数据；
对预测样本更新后的序列数据进行奇异谱分析，以获取到相应的预测样本序列数据的主趋势序列，以及预测样本的误差序列；
通过局部加权线性回归的预测模型分别对预测样本序列数据的主趋势序列和预测样本的误差序列进行预测，以获取到相应的预测值；
对预测样本序列数据的主趋势序列的预测值和预测样本的误差序列的预测值进行相加处理，以获取到相应的预测值之和，并将该预测值之和作为网络路径延迟的预测值。
在实际应用中，根据局部加权线性回归预测模型，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度具体为如下过程：
首先，预测样本序列数据更新。每发送一次数据，对网络路径的延迟数值进行监测收集，同时，固定长度滑动窗口向前移动一步，样本序列数据更新。
其次，样本序列数据奇异谱分析。对定长滑动窗口内更新的样本序列数据进行奇异谱分析，得到样本序列数据的主趋势序列，同时，将样本序列数据的主趋势序列与原样本序列数据求差，得到误差序列。
最后，使用局部加权线性回归模型分别对主趋势序列和误差序列进行进一步预测，两者预测值之和作为下一次数据发送时的网络路径延迟的预测值。
进一步地，在本发明提供的具体实施例中，TCP拥塞控制方法还包括：
采用基于误差修正的叠加累计法，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度。
进一步地，基于误差修正的叠加累计法采用的公式具体为：
当Tpi+1/Ti＞1时，Si+1＝Si+Tpi+1/Ti+(Ti-Tpi)/Ti-1；
当0＜Tpi+1/Ti＜1时，Si+1＝Si-Ti/Tpi+1+(Ti-Tpi)/Ti-1；
当Tpi+1/Ti＝1时，Si+1＝Si+(Ti-Tpi)/Ti-1；其中，S表示网络的传输能力，Si表示第i次发送数据后网络的传输能力，Si+1表示第i+1次发送数据后网络的传输能力，Ti为第i次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Ti-1为第i-1次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Tpi为第i次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值，Tpi+1为第i+1次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值。
综上所述，本发明实施例提供的一种TCP拥塞控制方法，通过监测网络路径的延迟数值，并对监测的当前网络路径的延迟数值进行采集，以获取当前网络路径的延迟数值；根据当前网络路径的延迟数值，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度；根据网络发送数据的传输速度，调整当前网络的拥塞控制窗口的大小，并根据调整后的拥塞控制窗口的大小发送数据以避免网络拥塞。本发明提供的TCP拥塞控制方法，采用网络路径延迟的实时监测和预测，可以预知整个网络的实时传输能力，达到实时自适应调整拥塞控制窗口的大小。因此，本发明所提供的技术方案能够准确地预测网络的实时传输能力而对拥塞控制窗口的大小进行调整，大大地提高了对整个网络的实时传输能力的准确判断，提高了用户快速上网的体验度。
如图2所示，本发明实施例所提供的一种TCP拥塞控制系统，包括：监测采集单元201、预测单元202、和处理单元203。
具体而言，监测采集单元，监测网络路径的延迟数值，并对监测的当前网络路径的延迟数值进行采集，以获取当前网络路径的延迟数值；
预测单元，根据当前网络路径的延迟数值，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度；
处理单元，根据网络发送数据的传输速度，调整当前网络的拥塞控制窗口的大小，并根据调整后的拥塞控制窗口的大小发送数据以避免网络拥塞。
进一步地，在本发明实施例提供的一种TCP拥塞控制系统中的处理单元调整当前网络的拥塞控制窗口的大小采用的公式具体为：
当S＞0时，Li+1＝Li+(Tpi+1/Ti)l；
当S＜0时，Li+1＝Li+(Ti/Tpi+1)l；
当S＝0时，Li+1＝Li；其中，L表示拥塞控制窗口的大小，Li为第i次发送数据后所对应的拥塞控制窗口的大小，Li+1为第i+1次发送数据后所对应的拥塞控制窗口的大小，S表示网络的传输能力，Ti为第i次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Tpi+1为第i+1次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值，l为调节步长。
进一步地，在本发明实施例提供的一种TCP拥塞控制系统还包括获取单元(在图2中未标出)，获取单元，通过读取Linux系统中的内核函数以获取当前网络路径的延迟数值。
进一步地，在本发明实施例提供的一种TCP拥塞控制系统中的预测单元还用于：
根据当前网络路径的延迟数值，通过预测模型预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度。其中，预测单元预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度采用的预测模型具体为局部加权线性回归预测模型。
进一步地，在本发明实施例提供的一种TCP拥塞控制系统中的预测单元根据局部加权线性回归预测模型，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度具体包括以下步骤：
根据当前网络路径的延迟数值，按照滑动窗口的规则，对预测样本序列数据进行更新，以获取到相应的预测样本更新后的序列数据；
对预测样本更新后的序列数据进行奇异谱分析，以获取到相应的预测样本序列数据的主趋势序列，以及预测样本的误差序列；
通过局部加权线性回归的预测模型分别对预测样本序列数据的主趋势序列和预测样本的误差序列进行预测，以获取到相应的预测值；
对预测样本序列数据的主趋势序列的预测值和预测样本的误差序列的预测值进行相加处理，以获取到相应的预测值之和，并将该预测值之和作为网络路径延迟的预测值。
进一步地，在本发明实施例提供的一种TCP拥塞控制系统中的预测单元还用于：采用基于误差修正的叠加累计法，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度。其中，基于误差修正的叠加累计法采用的公式具体为：
当Tpi+1/Ti＞1时，Si+1＝Si+Tpi+1/Ti+(Ti-Tpi)/Ti-1；
当0＜Tpi+1/Ti＜1时，Si+1＝Si-Ti/Tpi+1+(Ti-Tpi)/Ti-1；
当Tpi+1/Ti＝1时，Si+1＝Si+(Ti-Tpi)/Ti-1；其中，S表示网络的传输能力，Si表示第i次发送数据后网络的传输能力，Si+1表示第i+1次发送数据后网络的传输能力，Ti为第i次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Ti-1为第i-1次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Tpi为第i次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值，Tpi+1为第i+1次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值。
本发明的技术方案中，通过监测网络路径的延迟数值，并对监测的当前网络路径的延迟数值进行采集，以获取当前网络路径的延迟数值；根据当前网络路径的延迟数值，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度；根据网络发送数据的传输速度，调整当前网络的拥塞控制窗口的大小，并根据调整后的拥塞控制窗口的大小发送数据以避免网络拥塞。本发明提供的TCP拥塞控制方法，采用网络路径延迟的实时监测和预测，可以预知整个网络的实时传输能力，达到实时自适应调整拥塞控制窗口的大小。因此，本发明所提供的技术方案能够准确地预测网络的实时传输能力而对拥塞控制窗口的大小进行调整，大大地提高了对整个网络的实时传输能力的准确判断，提高了用户快速上网的体验度。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种TCP拥塞控制方法，其特征在于，包括：
监测网络路径的延迟数值，并对监测的当前网络路径的延迟数值进行采集，以获取当前网络路径的延迟数值；
根据所述当前网络路径的延迟数值，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度；
根据所述网络发送数据的传输速度，调整当前网络的拥塞控制窗口的大小，并根据调整后的拥塞控制窗口的大小发送数据以避免网络拥塞；所述调整当前网络的拥塞控制窗口的大小采用的公式具体为：
当S＞0时，Li+1＝Li+(Tpi+1/Ti)l；
当S＜0时，Li+1＝Li+(Ti/Tpi+1)l；
当S＝0时，Li+1＝Li；其中，L表示拥塞控制窗口的大小，Li为第i次发送数据后所对应的拥塞控制窗口的大小，Li+1为第i+1次发送数据后所对应的拥塞控制窗口的大小，S表示网络的传输能力，Ti为第i次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Tpi+1为第i+1次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值，l为调节步长。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过读取Linux系统中的内核函数以获取当前网络路径的延迟数值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述当前网络路径的延迟数值，通过局部加权线性回归预测模型预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度具体包括：
根据所述当前网络路径的延迟数值，按照滑动窗口的规则，对预测样本序列数据进行更新，以获取到相应的预测样本更新后的序列数据；
对所述预测样本更新后的序列数据进行奇异谱分析，以获取到相应的预测样本序列数据的主趋势序列，以及预测样本的误差序列；
通过局部加权线性回归的预测模型分别对所述预测样本序列数据的主趋势序列和所述预测样本的误差序列进行预测，以获取到相应的预测值；
对所述预测样本序列数据的主趋势序列的预测值和所述预测样本的误差序列的预测值进行相加处理，以获取到相应的预测值之和，并将该预测值之和作为网络路径延迟的预测值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
采用基于误差修正的叠加累计法，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度；
所述基于误差修正的叠加累计法采用的公式具体为：
当Tpi+1/Ti＞1时，Si+1＝Si+Tpi+1/Ti+(Ti-Tpi)/Ti-1；
当0＜Tpi+1/Ti＜1时，Si+1＝Si-Ti/Tpi+1+(Ti-Tpi)/Ti-1；
当Tpi+1/Ti＝1时，Si+1＝Si+(Ti-Tpi)/Ti-1；其中，S表示网络的传输能力，Si表示第i次发送数据后网络的传输能力，Si+1表示第i+1次发送数据后网络的传输能力，Ti为第i次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Ti-1为第i-1次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Tpi为第i次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值，Tpi+1为第i+1次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值。
5.一种TCP拥塞控制系统，其特征在于，包括：
监测采集单元，监测网络路径的延迟数值，并对监测的当前网络路径的延迟数值进行采集，以获取当前网络路径的延迟数值；
预测单元，根据所述当前网络路径的延迟数值，预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度；
处理单元，根据所述网络发送数据的传输速度，调整当前网络的拥塞控制窗口的大小，并根据调整后的拥塞控制窗口的大小发送数据以避免网络拥塞；所述调整当前网络的拥塞控制窗口的大小采用的公式具体为：
当S＞0时，Li+1＝Li+(Tpi+1/Ti)l；
当S＜0时，Li+1＝Li+(Ti/Tpi+1)l；
当S＝0时，Li+1＝Li；其中，L表示拥塞控制窗口的大小，Li为第i次发送数据后所对应的拥塞控制窗口的大小，Li+1为第i+1次发送数据后所对应的拥塞控制窗口的大小，S表示网络的传输能力，Ti为第i次发送数据后，监测收集到的网络路径延迟数值，Tpi+1为第i+1次发送数据后所对应的网络路径延迟预测值，l为调节步长。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述预测单元预测当前网络路径预定时刻发送数据的传输速度采用的预测模型具体为局部加权线性回归预测模型具体包括：
根据所述当前网络路径的延迟数值，按照滑动窗口的规则，对预测样本序列数据进行更新，以获取到相应的预测样本更新后的序列数据；
对所述预测样本更新后的序列数据进行奇异谱分析，以获取到相应的预测样本序列数据的主趋势序列，以及预测样本的误差序列；
通过局部加权线性回归的预测模型分别对所述预测样本序列数据的主趋势序列和所述预测样本的误差序列进行预测，以获取到相应的预测值；
对所述预测样本序列数据的主趋势序列的预测值和所述预测样本的误差序列的预测值进行相加处理，以获取到相应的预测值之和，并将该预测值之和作为网络路径延迟的预测值。
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