[發明專利]基于歷史數據的容遲容斷網絡節點相遇概率預測方法

有效

• 申請號: 201310067191.9
• 申請日: 2013-03-04
• 公開（公告）號: CN103200041A
• 公開（公告）日: 2013-07-10
• 發明（設計）人: 白躍彬;楊文濤
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: H04L12/26
• 分類號: H04L12/26
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于歷史數據的容遲容斷網絡節點相遇概率預測方法，包含構建貝葉斯網絡、相遇概率的計算及后期處理步驟,其特征在于：?

各節點分別記錄和其它節點相遇和失去連接的時間，這些記錄被作為歷史數據存儲起來用于相遇概率的預測；在收集充足的歷史數據的基礎上，創建貝葉斯網絡。?

2.根據權利要求1所述的方法，創建貝葉斯網絡的方法包含如下步驟：?

1）根據歷史數據計算節點相遇描述參數，并對這些參數進行離散化處理，通過離散化將網絡性能參數劃分成不同的等級；?

2）節點相遇描述參數作為貝葉斯網絡中的節點，貝葉斯網絡中的有向箭頭表示性能參數之間的依賴關系；?

3）利用歷史數據進行結構學習，結構學習采用基于搜索打分的K2?算法，它的結構打分函數為：?

式中B_s表示網絡結構，D表示實例數據，C為常數，節點變量的數目為n，r_i表示節點x_i可能取值的數目；N_ij表示節點x_i對應父節點x_j的總數目；N_ijk則表示節點x_i在對應父節點x_j取值為k的總數目；q_j表示節點x_j可能的父節點數目；通過結構學習過程，構建出一個基于容遲容斷網絡相遇歷史知識的貝葉斯網絡；?

根據構建的貝葉斯網絡，通過下面公式對相遇概率進行計算：?

P＝f(T_l＜I＜T_f+T_l)/f(T_l＜I)?

上式中P為節點相遇概率，f為事件發生的頻率，I表示時間間隔長度，T_l表示距上次節點相遇的時間，T_f表示需要預測的時長。?

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：后期處理包括預測函數平滑處理、間隔時長加權及接觸頻率加權，其中采用正態分布函數作為概率分布的平滑函數，采用如下公式作為平滑后相遇概率計算公式：?

其中P_o為初步計算的相遇概率，F(x)為經正態分布平滑的分布函數,t₀為函數參數，表示預測時的節點分離的時長,t_f為預測的時間長度。?

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，采用如下公式作為間隔時長加權函數：?

其中W_t為間隔時長加權函數，F(x)為經正態分布平滑的分布函數，t₀為函數參數，表示預測時的節點分離的時長。?

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于：采用如下公式作為兩節點間接觸頻率加權函數：?

其中W_f為接觸頻率加權函數，其中x為兩節點接觸頻率，λ為平均相遇頻率均值參數，預設為50。?

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于：采用如下公式作為最終相遇概率預測公式：?

P＝W_f(x,λ)·(W_t+C₁)·(P_o+C₂)?

其中W_f為接觸頻率加權函數，W_t為間隔時長加權函數，P_o為初步計算的相遇概率，C₁和C₂為常數參數。?