[發明專利]一種基于SDN的新型網絡預測算法

在審

• 申請號: 202010975968.1
• 申請日: 2020-09-16
• 公開（公告）號: CN112087339A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 馬玥;譚航;鮑全松;范亮凱
• 申請（專利權）人: 江蘇省未來網絡創新研究院
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24
• 代理公司: 北京卓嵐智財知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11624
• 代理人: 郭智

本發明涉及人工智能技術領域，具體地說，涉及一種基于SDN的新型網絡預測算法。包括應用單元、控制單元和基礎單元；應用單元用于通過控制層提供的編程接口對底層設備進行編程并將網絡控制權開放給用戶；控制單元用于集中管理網絡中的所有設備及對資源進行分配。本發明設計可以提高運算效率和收斂速度，同時可以提高資源利用率，另外可以節約運維費用，并可以擴大傳統差異化服務的程度和靈活性，進而有利于新業務的測試和快速部署，從而有利于網絡的智能化、自動化和硬件的標準化。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體地說，涉及一種基于SDN的新型網絡預測算法。

背景技術

人工神經網絡是機器智能的一部分，它模擬大腦的神經系統，更簡單的說，就是人腦神經系統的一個數學模型。機器智能就是將人工神經網絡應用到機器上，使其能模仿人腦從事推理、設計、思考、學習等思維活動，以解決和處理較復雜的問題。但是，目前常見的神經網絡預測算法結構簡單，控制分散，導致計算效率較低，同時已完成的網絡架構不進行系統更新無法增加新功能，使用成本較高。

發明內容

本發明的目的在于提供了一種基于SDN的新型網絡預測算法，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述技術問題的解決，本發明的目的之一在于，提供了一種基于SDN的新型網絡預測算法，包括應用單元、控制單元和基礎單元；控制單元通過開放接口與應用單元連接，控制單元通過標準協議和基礎網絡與基礎單元通信連接；所述應用單元用于通過控制層提供的編程接口對底層設備進行編程并將網絡控制權開放給用戶；所述控制單元用于集中管理網絡中的所有設備及對資源進行分配。

其中，物理設備與控制器之間進行信號傳輸的通道為南向接口，控制器與業務應用之間開放的夾口為北向接口。

作為本技術方案的進一步改進，所述應用單元包括軟件運行模塊和預測算法模塊；軟件運行模塊與預測算法模塊通過數字信號通信連接；所述軟件運行模塊用于通過封載在應用層的軟件來執行由控制層提供的網絡信息來執行特定的控制算法；所述預測算法模塊用于封存多種應用于軟件的預測算法。

作為本技術方案的進一步改進，所述預測算法模塊包括前饋神經網絡模塊、遞歸神經網絡模塊和BP網絡神經模塊；前饋神經網絡模塊、遞歸神經網絡模塊與BP網絡神經模塊并列運行；所述前饋神經網絡模塊用于對各神經元之間無反饋連接的預測計算；所述遞歸神經網絡模塊用于對各神經元之間有反饋連接的預測計算；所述BP網絡神經模塊用于從輸出層反向傳播輸出值與期望輸出值之間的誤差來實現調整權值及閾值從而使預測滿足精度要求的計算。

作為本技術方案的進一步改進，所述前饋神經網絡模塊的算法計算公式為：

單個神經元輸入-輸出計算公式為：

a＝f(n)＝f(w^Tx)；其中，

單層前饋神經網絡輸入-輸出計算公式為：

a＝f(w^Tp)；

多層前饋神經網絡輸入-輸出計算公式為：

a＝f(w,p)。

作為本技術方案的進一步改進，所述BP網絡神經模塊采用梯度下降法，其計算公式為：

其中，單輸出的均方誤差為：多輸出的均方誤差為：F(X)＝E[e^Te]＝E[(t-a)²(t-a)]；

W^m(k+1)＝W^m(k)-αs^m(a^m-1)^T；