System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种网络访问路径生成可视化方法技术_技高网

一种网络访问路径生成可视化方法技术

技术编号:40029575 阅读:3 留言:0更新日期:2024-01-16 18:01
本发明专利技术的一种网络访问路径生成可视化方法,属于网络信息技术领域。所述方法包括如下步骤:S100、数据采集;S200、数据预处理;S300、建立模型;S400、模型训练;S500、智能路径生成;S600、实时路径仿真;本发明专利技术的方法实现了实时网络拓扑可视化,管理员可以清晰地了解网络中的各个组件、设备和连接。这种实时可视化有助于管理员迅速识别网络中的问题,减少了故障排除和维护的时间。网络拓扑图的可视化使网络状态一目了然,提高了网络管理的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于网络信息,具体来说是一种网络访问路径生成可视化方法


技术介绍

1、网络路径仿真概述:网络路径仿真是一项重要的技术,用于模拟和分析网络通信路径。它允许我们研究数据包从源到目标的传输过程,包括数据包在路由器、交换机、链路等网络组件之间的传输。通过路径仿真,我们可以了解网络中的数据流动,这对于网络管理和性能优化至关重要。

2、传统路径仿真方法:传统路径仿真方法通常涉及手动配置仿真参数、拓扑信息和数据包传输规则。这些方法是基于静态配置的,需要网络管理员不断地更新和维护配置以适应网络变化。这个过程繁琐且容易出错,因为它依赖于管理员的经验和决策。

3、现有的相关技术主要存在以下缺点:

4、网络性能评估:网络路径仿真在评估网络性能方面具有关键作用。通过仿真,我们可以模拟不同网络条件下的数据传输,识别网络中的瓶颈和性能问题。这对于规划容量扩展、提高网络可用性和响应性非常重要,特别是在面临不断增长的网络流量和需求的情况下。

5、缺乏智能化:现有技术的一个明显不足之处是它们缺乏智能化和自适应性。网络管理员需要手动配置仿真参数,而这些参数在面对动态变化的网络条件时可能不再有效。这导致了不必要的复杂性和工作量。

6、配置复杂:手动配置网络路径仿真是一项复杂的任务。管理员需要考虑诸如路径选择、数据包传输规则和拓扑信息等多种参数。配置错误可能导致不准确的仿真结果,严重影响了决策和网络性能。

7、缺乏实时性:现有技术通常无法提供实时的仿真结果。这意味着网络管理员可能会错过对网络问题的及时响应,因为仿真数据不会反映网络的即时状态,从而增加了网络风险。

8、可视化不足:现有工具在可视化方面的限制使网络管理员难以理解和分析仿真数据。通常,它们提供的可视化只是基本的网络拓扑图,无法清晰地呈现复杂网络结构和仿真结果,这限制了管理员的能力来做出有针对性的决策。

9、效率问题:创建和维护网络路径仿真需要大量的时间和人力资源。这不仅增加了网络管理的成本,还限制了网络管理员的效率,因为他们需要花费时间来处理繁琐的配置工作,而不是专注于更高级的网络任务。这种效率问题在快速变化的网络环境中尤为显著。


技术实现思路

1、1.专利技术要解决的技术问题

2、本专利技术的目的在于解决现有的网络路径生成存在配置复杂、缺乏实时性和可视化不足等问题。

3、2.技术方案

4、为达到上述目的,本专利技术提供的技术方案为:

5、本专利技术的一种网络访问路径生成可视化方法,所述方法包括如下步骤:

6、s100、数据采集;

7、s200、数据预处理;

8、s300、建立模型;

9、s400、模型训练;

10、s500、智能路径生成;

11、s600、实时路径仿真;

12、s700、可视化。

13、优选的,所述步骤s100的数据采集包括采集网络拓扑数据和网络性能数据。

14、优选的,所述步骤s200的数据预处理为对收集的数据进行预处理和清洗,使得数据具备一致性和准确性。

15、优选的,所述步骤s300的建立模型具体为

16、导入tensorflow库,将其重命名为tf;

17、从tensorflow的keras模块中导入了sequential(顺序模型)和dense(全连接层);

18、创建一个名为model的顺序模型;

19、填加一个具有16个神经元的全连接层,并指定输入维度为8(input_dim=8),激活函数使用relu;

20、添加第二个全连接层,同样具有16个神经元,激活函数也是relu;

21、添加了一个输出层,具有4个神经元,激活函数为softmax;

22、使用model.compile()方法编译模型,损失函数为'sparse_categorical_crossentropy',优化器为'adam',模型计算准确度(metrics=['accuracy'])。

23、优选的,所述步骤s400中的模型训练为使用model.fit()方法对模型进行训练,训练的周期数为100(epochs=100),verbose参数设置为0。

24、优选的,所述步骤s500的智能路径生成为使用步骤s400训练好的模型根据实时的网络拓扑和性能数据,智能选择仿真参数,如路径选择、传输规则等,生成网络路径仿真配置。

25、优选的,所述步骤s700包括

26、使用networkx库中的spring_layout函数,基于图形g的布局信息生成节点的坐标布局,将结果存储在pos中;

27、使用nx.draw函数,绘制图形g的网络拓扑结构;

28、使用nx.get_edge_attributes函数,获取图g中边的权重属性,将结果存储在labels中;

29、使用nx.draw_networkx_edge_labels函数,在图上绘制边的权重信息,将权重数据从labels中添加到边上。

30、使用plt.title设置图的标题为"network topology",以标识图的内容;

31、遍历sim_data字典中的每个边和与之关联的模拟数据;

32、对于每个模拟数据,使用plt.text在图上的节点位置添加文本标签,显示模拟数据的值;

33、遍历chosen_paths列表中的每个已选择的路径;

34、对于每个已选择的路径,使用plt.text在图上的节点位置添加文本标签,显示已选择路径的信息;

35、使用plt.show()显示绘制好的图形,将网络拓扑结构、模拟数据和已选择路径的可视化呈现出来。

36、优选的,还包括设置自动故障检测算法,监测网络中的异常情况,并生成报告或警报。

37、优选的,还包括建立一个网络优化模块,通过分析性能数据提供网络优化建议。

38、3.有益效果

39、采用本专利技术提供的技术方案,与现有技术相比,具有如下有益效果:

40、本专利技术的一种网络访问路径生成可视化方法,所述方法包括如下步骤:s100、数据采集;s200、数据预处理;s300、建立模型;s400、模型训练;s500、智能路径生成;s600、实时路径仿真;本专利技术的方法实现了实时网络拓扑可视化,管理员可以清晰地了解网络中的各个组件、设备和连接。这种实时可视化有助于管理员迅速识别网络中的问题,减少了故障排除和维护的时间。网络拓扑图的可视化使网络状态一目了然,提高了网络管理的效率。

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【技术保护点】

1.一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:所述步骤S100的数据采集包括采集网络拓扑数据和网络性能数据。

3.根据权利要求2所述的一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:所述步骤S200的数据预处理为对收集的数据进行预处理和清洗,使得数据具备一致性和准确性。

4.根据权利要求3所述的一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:所述步骤S300的建立模型具体为

5.根据权利要求4所述的一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:所述步骤S400中的模型训练为使用model.fit()方法对模型进行训练,训练的周期数为100(epochs=100),verbose参数设置为0。

6.根据权利要求5所述的一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:所述步骤S500的智能路径生成为使用步骤S400训练好的模型根据实时的网络拓扑和性能数据,智能选择仿真参数,如路径选择、传输规则等,生成网络路径仿真配置。

7.根据权利要求6所述的一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:所述步骤S700包括

8.根据权利要求6所述的一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:还包括设置自动故障检测算法,监测网络中的异常情况,并生成报告或警报。

9.根据权利要求6所述的一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:还包括建立一个网络优化模块,通过分析性能数据提供网络优化建议。

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【技术特征摘要】

1.一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:所述步骤s100的数据采集包括采集网络拓扑数据和网络性能数据。

3.根据权利要求2所述的一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:所述步骤s200的数据预处理为对收集的数据进行预处理和清洗,使得数据具备一致性和准确性。

4.根据权利要求3所述的一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:所述步骤s300的建立模型具体为

5.根据权利要求4所述的一种网络访问路径生成可视化方法,其特征在于:所述步骤s400中的模型训练为使用model.fit()方法对模型进行训练,训练的周期数为100(ep...

【专利技术属性】
技术研发人员:范会存
申请(专利权)人:上海岘安科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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