[发明专利]基于测量的多业务网络性能综合因子评价方法

摘要

本发明属于网络性能评价技术领域，具体为一种基于测量的多业务网络性能综合因子评价方法。该方法鉴于多业务网络具有很强的动态性和未知性等特点，根据采集数据构造性能矩阵(如网络利用率、时延抖动等，该矩阵可以实时地反映网络状态和业务需求)，综合考虑网络协议、网络拓扑、用户行为等因素，采用因子分析进行网络性能综合评价。此评价方法基于测量，能够对多业务网络的性能进行综合评价；此外，基于此评价方法还能为比较不同多业务网络性能的优劣提供参考。实验结果证实了此评价方法的有效性。

主权项

1、一种基于测量的多业务网络性能综合因子评价方法，其步骤包括：第1步 确定待评价的多业务网络所包含的业务类型，设业务类型总数为n，按照自定义的排序规则对各业务进行编号，业务类型的编号为j，确定对待评价的多业务网络中各业务进行评价的性能指标，设性能指标的总数为p；第2步 利用数据采集工具进行不同业务下的相应数据采集，得到每个业务下的p个性能指标的测量值；定义测量值数据越大，代表其性能越好的性能指标为正指标，测量值数据越大，代表其性能越差的性能指标为负指标；按照自定义的排序规则对各性能指标进行编号，设各性能指标的编号为i；第3步 对各性能指标进行正向化处理，即在负指标的测量值前加上负号，使之为负值，正指标保持原值；第4步 设x_ij⁰表示第j个业务的第i个性能指标的正向化处理后的测量值，将正向化处理后的指标值用矩阵表示为：第5步将矩阵中的各性能指标的测量值按照下式进行标准化变换：xij=(xij0-xi0‾)/Si,]]>i＝1，2，...，p；j＝1，2，...，n；x_ij表示第j个业务的第i个性能指标的进行数据标准化后的值；其中xi0‾=1nΣj=1nxij0,]]>Si=(1n-1Σj=1n(xij0-xi0‾)2)1/2,]]>i＝1，2，…，p；得标准化后的性能指标矩阵为：第6步性能指标向量为p维：x＝(x₁，x₂，…，x_p)′，则将第i个性能指标的值记为x₁；x_i′为第i′个性能指标的值，建立标准化指标的协方差矩阵S，S=V(x1)Cov(x1,x2)...Cov(x1,xp)Cov(x2,x1)V(x2)...Cov(x2,xp).........Cov(xp,x1)Cov(xp,x2)...V(xp)]]>其中，V(xi)=E(xi-xi‾)2=1n-1Σj=1p(xij-xi‾)2,]]>表示性能指标x_i的方差；Cov(x_i，x_i′)＝Cov(x_i′，x_i)＝E(x_i-x_i)(x_i′-x_i′)，表示性能指标x_i和性能指标x_i′的两性能指标的协方差；xi‾=1nΣj=1pxij]]>得到S是对称且正定的矩阵第7步 设λ是待求得的特征根，I是单位矩阵；则利用式|S-λI|＝0求得S的特征根，得到λ₁、λ₂、…、λ_p；根据求特征向量的方法，利用式(S-λ_iI)e_i＝0，求得相应的正交单位特征向量为e₁，e₂，…，e_p；第8步 记p维随机向量(x₁，x₂，…，x_p)′的均值μ＝(μ₁，μ₂，…，μ_p)′，建立因子模型为x1=μ1+a11f1+a12f2+...+a1mfm+ϵ1x2=μ1+a21f1+a22f2+...+a2mfm+ϵ2...xp=μp+ap1f1+ap2f2+...+apmfm+ϵp]]>其中，称f₁，f₂，…，f_m为公共因子，ε₁，ε₂，…，ε_m为特殊因子则上式用矩阵表示为x＝μ+Af+ε式中，f＝(f₁，f₂，…，f_m)′为公共因子向量，ε＝(ε₁，ε₂，…，ε_m)′为特殊因子向量，A＝(a_ij)：p×m称为因子载荷矩阵；第9步 求出满足Σi=1mλi/Σi=1pλi≥c]]>不等式的尽可能小的m，其中，c表示百分比，取值为80％～90％；计算因子载荷矩阵A；A=(aij)=(λ1e1,λ2e2,...,λmem);]]>第10步 利用汤姆森因子得分进行样本的因子评价分析f^i=AS-1(xi-xi‾)]]>第11步 计算得到总因子得分F也即综合评价值，总因子得分F=Σi=1m(λiΣj=1mλj)f^i.]]>