[发明专利]一种基于组合模型的自适应网络性能预警方法

权利要求书

1.一种基于组合模型的自适应网络性能预警方法，其特征在于，包括下步骤：

步骤1、使用灰色Verhulst-马尔科夫-GRU模型进行网络短时流量预测；

步骤2、计算实际流量与预测流量的调整偏离度，设定阈值；

步骤3、对比流量预测值和阈值上下限的大小，产生3σ三级报警。

2.根据权利要求1所述的基于组合模型的自适应网络性能预警方法，其特征在于，步骤1所述的使用灰色Verhulst-马尔科夫-GRU模型进行网络短时流量预测，具体如下：

步骤1.1、使用灰色Verhulst-马尔科夫模型进行网络短时流量预测；

步骤1.2、将灰色Verhulst-马尔科夫模型的预测结果和实际流量的误差组成一个新的时间序列；

步骤1.3、将误差的时间序列放入GRU中进行训练；

步骤1.4、将灰色Verhulst-马尔科夫模型的结果和GRU神经网络的结果相加，获得最终流量预测值。

3.根据权利要求1所述的基于组合模型的自适应网络性能预警方法，其特征在于，步骤2中所述的计算实际流量与预测流量的调整偏离度，具体如下：

设流量的历史时间序列为x₁,x₂,...,x_t,...x_T，T为时刻总数，取正整数n＜T，为t时刻灰色马尔科夫-GRU模型预测出的网络流量估计值，基于方差分析法的调整偏离度s_t计算公式为：

4.根据权利要求1所述的基于组合模型的自适应网络性能预警方法，其特征在于，步骤3所述的对比流量预测值和阈值上下限的大小，产生3σ三级报警，具体如下：

设定y₁,y₂,...,y_t为采集到的t时刻前的历史数据，s_t为通过方差分析法计算出的调整偏离度，则有：

当|f_t+1-y_t+1|≤s_t+1时，网络处于正常状态，实流量x_t和预测值的偏离程度处于允许的范围内；

当s_t+1＜|f_t+1-y_t+1|≤2s_t+1时，网络处于轻度预警状态，实流量x_t和预测值的偏离程度超标但偏小；

当2s_t+1＜|f_t+1-y_t+1|≤3s_t+1时，网络处于普通预警状态，实流量x_t和预测值的偏离程度超标且偏大；

当3s_t+1＜|f_t+1-y_t+1|时，网络处于严重预警状态，实流量x_t和预测值的偏离情况严重超标，处于不可控范围。