【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络带宽控制,具体涉及一种通信网络带宽控制方法。
技术介绍
1、在现代通信网络中,随着互联网应用的多样化和数据需求的快速增长,带宽资源的有限性逐渐成为制约网络服务质量的重要因素。各种高流量的应用(如高清视频、实时音频流、在线游戏等)消耗大量的网络带宽,给通信网络带来了极大的压力。为应对带宽不足的情况,带宽控制技术应运而生。它通过对网络流量进行合理分配和管理,以保障关键业务的稳定性,优化用户体验,防止单一用户或应用过度占用资源。带宽控制方法主要依赖于流量监控、带宽分配策略、优先级机制等技术手段,在带宽资源有限的条件下,确保服务的公平性和高效性。
2、传统的带宽控制技术一般通过设定带宽上限、优先级控制等方法实现,但随着网络复杂度和应用多样性的增加,这些方式在动态性和精确度方面难以满足现代网络的需求。例如,传统的静态带宽限制往往不能适应网络负载的动态变化,导致某些业务在高峰时段无法获得足够带宽,或在低峰时段限制过严,影响资源利用效率。
3、现有技术存在以下不足之处:
4、在动态网络环境中,用户
...【技术保护点】
1.一种通信网络带宽控制方法,其特征在于:包括以下步骤;
2.根据权利要求1所述的一种通信网络带宽控制方法,其特征在于:S2中,通过分析流量的峰值波动特征后生成流量峰值波动指数,则流量峰值波动指数的获取方法为:
3.根据权利要求2所述的一种通信网络带宽控制方法,其特征在于:S2中,通过分析流量的突发性增长特征后生成流量突增异常指数,则流量突增异常指数的获取方法为:
4.根据权利要求3所述的一种通信网络带宽控制方法,其特征在于:S2中,将流量峰值波动指数和流量突增异常指数转换为第一特征向量,将第一特征向量作为机器学习模型的输入,机器学
...【技术特征摘要】
1.一种通信网络带宽控制方法,其特征在于:包括以下步骤;
2.根据权利要求1所述的一种通信网络带宽控制方法,其特征在于:s2中,通过分析流量的峰值波动特征后生成流量峰值波动指数,则流量峰值波动指数的获取方法为:
3.根据权利要求2所述的一种通信网络带宽控制方法,其特征在于:s2中,通过分析流量的突发性增长特征后生成流量突增异常指数,则流量突增异常指数的获取方法为:
4.根据权利要求3所述的一种通信网络带宽控制方法,其特征在于:s2中,将流量峰值波动指数和流量突增异常指数转换为第一特征向量,将第一特征向量作为机器学习模型的输入,机器学习模型以每组第一特征向量预测静态带宽分配策略对突发性流量的实时响应能力值标签为预测目标,以最小化对所有静态带宽分配策略对突发性流量的实时响应能力值标签的预测误差之和作为训练目标,对机器学习模型进行训练,直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练,根据模型输出结果确定静态带宽分配策略对突发性流量的实时响应能力值,其中,机器学习模型为多项式回归模型。
5.根据权利要求4所述的一种通信网络带宽控制方法,其特征在于:s2中,将获取到的静态带宽分配策略对突发性流量的实时响应能力值与历史数据中标准状态下的静态带宽分配策略对突发...
【专利技术属性】
技术研发人员:冉祥龙,
申请(专利权)人:广州龙之音电子科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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