一种基于宽带网格小区质量的动态评价方法

基于影响客户感知的主观KQI数据和客观网络KPI数据,建立多层次多维度的基于网格小区用户的动态评价体系。通过影响度基础因子、敏感因子、持续恶化因子等指标因子,区分场景和用户画像动态调整评估指标,应用熵值法计算各维度中指标的权重,引入变权函数动态调整初始权重,最后通过TOPSIS综合评估法,兼顾各维度对整体评价不同的影响程度,归一化后得出网格小区的综合评价得分。实际使用效果的统计数据验证表明,动态评价算法能够较好地反映网格小区用户的实际使用感知。

基于图卷积神经网络的软件定义电力通信网络路由控制策略

传输时延和数据包丢失率是电力通信业务可靠传输重点关注的问题,该文提出一种面向软件定义电力通信网络的最小路径选择度路由控制策略。结合电力通信网络软件定义网络(SDN)集中控制架构的特点,利用图卷积神经网络构建的链路带宽占用率预测模型(LBOP-GCN)分析下一时刻路径带宽占用率。通过三角模算子(TMO)融合路径的传输时延、当前时刻的路径带宽占用率和下一时刻的路径带宽占用率,计算出从源节点到目的节点间不同传输路径的选择度(Q),然后将Q值最小的路径作为SDN控制器下发的流表项。实验结果表明,该文所提出的路由控制策略能有效减小业务传输时延和数据包丢失率。