检索结果-内蒙古大学图书馆

电信科学 2018年第4期34卷 162-172页

作者：蔡冰清徐思雅亓峰葛维春周桂平于波涛李悦悦北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 国网辽宁省电力有限公司辽宁沈阳110006 北京国电通网络技术有限公司北京100070

目前,针对光接入网通道质量评估的研究主要集中在设备层和网络层,缺乏涵盖物理层、网络层和业务层的综合评估方法,致使运维人员难以通过网络监测等方式全面、准确地判断网络通道的实际质量。为解决以上问题,首先对影响光接入网通道质量... 详细信息

目前,针对光接入网通道质量评估的研究主要集中在设备层和网络层,缺乏涵盖物理层、网络层和业务层的综合评估方法,致使运维人员难以通过网络监测等方式全面、准确地判断网络通道的实际质量。为解决以上问题,首先对影响光接入网通道质量的关键因素进行了深入分析,提出了面向多层次、多指标的光接入网通道质量综合评估模型,然后设计了sa-bp神经网络算法对多指标参数进行训练,从而实现通道质量的准确评估。通过仿真表明,提出的评估方法具有较高的评估精度和稳定度,便于提升网络运维的质量和效率。

关键词：光接入网络通道质量评估模型 sa-bp神经网络算法

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基于sa-bp神经网络算法的光接入网络通道质量评估方法

基于SA-BP神经网络算法的光接入网络通道质量评估方法

引用

2017电力行业信息化年会

作者：蔡冰清徐思雅亓峰葛维春周桂平于波涛北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室国网辽宁省电力有限公司北京国电通网络技术有限公司

通道是光接入网的重要组成部分,是承接终端与调度端的桥梁,是业务最直接的载体。网络通道质量将直接决定光接入网的可靠性和稳定性,因此,通过高效的运维手段提升网络通道的运行质量是保障智能电网安全、可靠运行的重要途径。然而,随着... 详细信息

通道是光接入网的重要组成部分,是承接终端与调度端的桥梁,是业务最直接的载体。网络通道质量将直接决定光接入网的可靠性和稳定性,因此,通过高效的运维手段提升网络通道的运行质量是保障智能电网安全、可靠运行的重要途径。然而,随着光接入网络规模不断扩大、网络结构日趋复杂、业务的种类和数量不断增加,使得光接入网络运维和管理的难度不断加大。目前,针对光接入网通道质量评估的研究主要集中在设备层和网络层,缺乏涵盖物理层、网络层和业务层的综合评估方法,致使运维人员难以通过网络监测等方式准确地判断网络通道的实际质量。因此,建立一套全面、科学的通道质量评估方法,帮助运维人员快速、准确、直观地获取评估结果,对提高光接入网络的运维能力以及保障光接入网络的稳定性和可靠性是重要且必要的。为解决以上问题,本文提出了一种面向多层次、多指标的光接入网络通道质量评估方法。该方法包括两个部分:分别为建立光接入网通道质量的评估模型和设计sa-bp神经网络改进算法。首先,从物理层、网络层和业务层3个维度建立评估模型,对通道质量进行综合分析;然后,设计sa-bp神经网络算法用以训练评估模型与通道质量的映射关系,对网络通道质量进行准确评估。首先,本文从物理层、网络层和业务层3个维度对影响通道质量的指标进行深入分析,建立了一套面向多层次、多指标的光接入网络通道质量评估模型。物理层从介质的健康度、故障率以及生存性3个方面进行评估;网络层从上/下行网络性能和流量状态两个方面进行评估;业务层从业务的完整性、可用性、支撑性和安全性4个方面进行评估。在建立了面向多层次、多指标的通道质量评估模型后,需解决评估模型中各指标与通道质量之间的映射关系。由于本文提出的评估模型与通道质量之间的映射关系是非线性的,并且不同的光接入网络的映射关系不同,因而不能直接地进行定量分析。bp神经网络算法可以定量分析任何非线性映射关系,因此本文采用bp神经网络算法确定评估模型与通道质量之间的映射关系。然而标准bp神经网络算法采用梯度下降法调整连接权值,网络对误差曲面的局部敏感性较高,容易陷入局部最优解而非全局最优解,从而影响训练结果的正确性,而模拟退火算法可以利用概率的突跳性解决这一问题,对当前连接权值进行合理的微小扰动,产生新的连接权值,计算新的通道质量评估值,按照Metropolis准则决定是否接受这个新值,使训练结果精度更高、更准确。因此,本文提出一种将模拟退火算法和bp神经网络相结合的sa-bp神经网络算法,将模拟退火算法的优越特性应用于bp神经网络算法中。在设计了光接入网络通道质量评估方法之后,需对提出的方法进行仿真验证。采集我国东部某省2016年光接入网通道上行现网数据,选取最佳的神经网络结构,对本文提出的通道质量评估方法进行仿真。仿真实验表明,本文提出的评估方法可以全面地评估光接入网通道质量,并且相较于标准bp神经网络,本文设计的sa-bp神经网络算法使得评估的准确性和稳定性都得到了进一步的提升。

关键词：光接入络通道质量评估模型 sa-bp神经网络算法

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光接入网通道质量评估模块的设计与实现

光接入网通道质量评估模块的设计与实现

引用

作者：蔡冰清北京邮电大学

学位级别：硕士

目前,针对光接入网通道质量评估的研究主要集中在设备层和网络层,缺乏涵盖物理层、网络层和业务层的综合评估模型,致使运维人员难以通过网络监测等方式全面、快速、准确地判断网络通道的实际质量。因此,本文研究了光接入网通道质量评估... 详细信息

目前,针对光接入网通道质量评估的研究主要集中在设备层和网络层,缺乏涵盖物理层、网络层和业务层的综合评估模型,致使运维人员难以通过网络监测等方式全面、快速、准确地判断网络通道的实际质量。因此,本文研究了光接入网通道质量评估模型,并设计与实现了光接入网通道质量评估模块,用以实现全面、快速、准确地评估通道质量。首先,针对现有的光接入网通道质量评估体系的不足,从物理层、网络层和业务层3个维度分析了影响光接入网通道质量的关键因素,深入研究了通道质量分析的关键技术,提出了基于sa-bp(Simulated Annealing-Back Propagation,模拟退火-反向传播)神经网络改进算法的通道质量评估模型。该模型包括建立面向多层次、多指标的光接入网通道质量评估指标体系和设计sa-bp神经网络改进算法对指标权重进行训练并计算评估值。实验仿真表明,提出的评估模型能够评估通道质量,并且具有较高的评估精度和稳定性,便于提升网络运维的质量和效率。进而,在上述模型的基础上,设计并实现了光接入网通道质量评估模块。该模块包括通道质量分析、通道质量分布和历史通道质量走势3个主要功能。通过应用该模块,可以方便运维人员全面、快速、准确地掌握光接入网通道质量情况,直观地了解通道质量的横向分布和纵向走势,提升网络的运维能力和效率,有效保障光接入网可靠、稳定运行,为光接入网业务路由优化和业务拓展提供依据。最后,将上述模块应用到某省光接入网现网中,通过实际运作表明模块的各个子功能均可正常运行并且结果准确,验证了模型的正确性、稳定性以及模块的有效性、实用性。

关键词：光接入网络通道质量分析指标体系 sa-bp神经网络算法

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