公开(公告)号：CN115242663A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210905275.4

申请日：2022-07-29

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李红艳 ,  张可涵 ,  刘文慧 ,  葛云峰 ,  张晗 ,  刘兆建 ,  李媛媛

IPC: H04L41/147 ,  H04L41/142 ,  H04L41/14 ,  H04L41/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时间相关图卷积的虚拟网络的流量预测方法，主要解决数据中心虚拟网络中流量预测精度欠佳，资源利用率和网络吞吐量低的问题。其实现方案为：通过虚拟网络拓扑结构构建链路流量关系图G；统计历史数据中各个时刻上所有链路的流量值；计算两两链路流量之间的最大时间互相关系数，对其归一化处理后获得时间相关矩阵ATC；构建流量特征矩阵Xt；用ATC替换原图卷积神经网络的邻接矩阵，生成时间相关图卷积神经网络，并用ATC与Xt进行卷积运算，对该网络进行训练，预测出下一个时刻虚拟网络中链路的流量值。本发明能精准表征链路流量之间的时间相关性，提升了虚拟网络的流量预测精度，可用于数据中心网络的资源分配。

公开(公告)号：CN115242663B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202210905275.4

申请日：2022-07-29

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李红艳 ,  张可涵 ,  刘文慧 ,  葛云峰 ,  张晗 ,  刘兆建 ,  李媛媛

IPC: H04L41/147 ,  H04L41/142 ,  H04L41/14 ,  H04L41/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时间相关图卷积的虚拟网络的流量预测方法，主要解决数据中心虚拟网络中流量预测精度欠佳，资源利用率和网络吞吐量低的问题。其实现方案为：通过虚拟网络拓扑结构构建链路流量关系图G；统计历史数据中各个时刻上所有链路的流量值；计算两两链路流量之间的最大时间互相关系数，对其归一化处理后获得时间相关矩阵ATC；构建流量特征矩阵Xt；用ATC替换原图卷积神经网络的邻接矩阵，生成时间相关图卷积神经网络，并用ATC与Xt进行卷积运算，对该网络进行训练，预测出下一个时刻虚拟网络中链路的流量值。本发明能精准表征链路流量之间的时间相关性，提升了虚拟网络的流量预测精度，可用于数据中心网络的资源分配。