一种网络状态预测方法技术

一种网络状态预测方法，根据已知网络状态的网络样本建立对比网络图库；基于被比网络构建出被比网络图；将所述被比网络图与所述对比网络图库中的对比网络图进行比较，根据两者的相似度找出与被比网络图相似的对比网络图，从而预测被比网络的状态。

【技术实现步骤摘要】
一种网络状态预测方法
本专利技术属于网络管理
，特别涉及一种网络状态预测方法。
技术介绍
现有技术之一，专利文献CN201210410835.5公开了基于统计学特征的方法进行网络状态的预测和预警。基于统计学和特征工程的网络状态预测方法需要庞大的人工工作量进行特征的筛选和构建过程，且特征工程和统计学指标需要较强的专业背景知识。另外，在当今数据量与日俱增的大数据背景下，这种方式不能适应不同应用行业和应用场景的需求(需要不断重新构建特征和统计学指标)，也不能在极低的时间和空间复杂度的条件下实现频繁的网路预测和预警。之二，http://www.xjishu.com/zhuanli/55/201811228985.html公开了基于图神经网络技术的网络节点预测技术。首先需要大量的样本进行长时间的训练；其次神经网络的训练过程需要较高的硬件要求。另外，图神经网络技术尚不成熟，且模型可解释性差，特别对一些对模型可解释性要求高的行业，这种方法不可靠。之三，https://cloud.tencent.com/developer/article本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络状态预测方法，其特征在于，/n根据已知网络状态的网络样本建立对比网络图库；/n基于被比网络构建出被比网络图；/n将所述被比网络图与所述对比网络图库中的对比网络图进行比较，根据两者的相似度找出与被比网络图相似的对比网络图，从而预测被比网络的状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种网络状态预测方法，其特征在于，
根据已知网络状态的网络样本建立对比网络图库；
基于被比网络构建出被比网络图；
将所述被比网络图与所述对比网络图库中的对比网络图进行比较，根据两者的相似度找出与被比网络图相似的对比网络图，从而预测被比网络的状态。


2.根据权利要求1所述的网络状态预测方法，其特征在于，网络图的构建方法包括对网络拓扑构建综合张量，使用索引实现边属性向量和其起止点属性向量之间的关联，通过稀疏存储，实现空间复杂度O(|E|+|V|)和时间复杂度为O(|E|)，其中E表示图的边集合，V表示图的点集合。


3.根据权利要求2所述的网络状态预测方法，其特征在于，根据图的相似度越高，按照相同的线性空间映射规则映射之后，在目标空间的重叠度越高的原理，判断网络对比图与网络被比图之间的相似度。


4.根据权利要求3所述的网络状态预测方法，其特征在于，当网...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵丹枫，黄洲，宋巍，黄冬梅，
申请(专利权)人：上海海洋大学，
类型：发明
国别省市：上海;31