利用时间序列预测模型增强路由计算可靠性的系统及方法

摘要

本发明提供一直利用时间序列预测模型增强路由计算可靠性的系统及方法，它包括SPF路由计算模块、模型预处理模块、历史告警信息数据库、模型计算模块和分析统计模块；通过利用时间序列预测模型算法将承载链路的告警相关数据进行平稳样本化，通过识别对应的预测模型，将最终预测的数据进行泛化求值，这样不仅仅能够SPF算法获取用户所需路由，并且更进一步在平等路由的基础上推荐给用户的是模型计算出来更加可靠的链路，大大减少了维护的风险性，从而不仅能够满足带宽可用以及网络负载平衡，而且在原有满足带宽路径的前提下建议出更加可靠的路由选择，以便减少后期运维带来的额外开销。

主权项

利用时间序列预测模型增强路由计算可靠性的系统，其特征在于：它包括以下模块：SPF路由计算模块，用于对现有路由情况以及用户输入进行最短路径搜索算法的计算，采用单源最短路径的贪心算法，将QoS满足带宽的差值作为权值，采取二叉堆进行优化，并将计算结果作为返回值；所述的计算结果分为3类：第1类是在源宿点之间无任何满足要求路径，第2类是在源宿点之间只有唯一的一条可行路径，第3类是在源宿点之间存在多条满足要求路径；模型预处理模块，用于当SPF路由计算模块的计算结果属于第3类时，将涉及到的承载链路关联的告警数据从历史告警信息数据库中查询出来，进行预处理；预处理包括将与之相关的告警数据提取出来转换为需要的模型数据，进行平稳化检测和平稳化处理，得到平稳化样本数据；历史告警信息数据库，用于存储告警数据，供模型预处理模块调用；告警数据包括告警标识、告警级别以及发生时间；模型计算模块，用于对平稳化样本数据进行自相关函数与偏自相关函数的计算，进行模式的识别，确定模型的类型，然后通过求最小残差方差获取最小阶数确定模型的阶数，在阶数固定的情况下通过矩估计法来进行模型参数的估算，获得模型的数学函数；所述的模型的类型分为AR模型、MA模型和ARMA模型3类；分析统计模块，用于根据模型计算模块获得的模型的类型和阶数，结合估计出来的模型参数建立估计函数，通过估计函数计算预测结果并保存，最终将最低的预测结果作为建议值返回给用户作为本次路由计算的最可靠链路。