14],并將簡化后的數(shù)據(jù)送入深度學習預測網(wǎng)絡。

主元分析法是多元統(tǒng)計分析中常用的方法之一,是在一定相依關系的N個參數(shù)的M個樣本值所構成的數(shù)據(jù)陣列基礎上,通過建立較小數(shù)目的綜合變量,使其更集中地反映原來N個參數(shù)中所包含的變化信息。按照數(shù)據(jù)變化的方差大小確定變化方向的主次地位,按照主次順序得到互不關聯(lián)的各主元素,通過這種方法降低數(shù)據(jù)分析的復雜程度^[15-16]。

采用主元分析法簡化電力通信帶寬預測影響因素數(shù)據(jù),其具體實現(xiàn)過程如下：

1）獲取帶寬預測影響因素的歷史數(shù)據(jù)初始矩陣;

2）計算初始矩陣的相關系數(shù)矩陣,其方程如下：

 ,r_ij為相關系數(shù)矩陣的第i行第j列數(shù)據(jù),x_ij為原始矩陣中第i行第j列數(shù)據(jù),n為數(shù)據(jù)矩陣中的行（時間）,m為影響因素個數(shù);

3）計算影響因素相關系數(shù)矩陣的特征根、特征向量;

4）計算前q個主元的累計貢獻率G(q),當G(q)>85%時,對應的q就是抽取的前q個主成分,其中：

圖2 預測流量與實際流量對比Fig. 2 Comparison between prediction data and the original data

在圖2中,本業(yè)務系統(tǒng)的預測結果基本與真實結果相近,能夠充分反映該業(yè)務在該時段的變化趨勢,預測誤差較小。

由于業(yè)務系統(tǒng)具有相似性,可以基于上述典型流量模型建立其余業(yè)務流量預測模型。由于典型模型是單用戶流量模型,因此為了提高帶寬流量總體預測的準確性,還需要考慮網(wǎng)絡承載的活躍用戶數(shù)。普通業(yè)務活躍用戶的比例大概在0.5%~0.6%,選取最大比例0.6%進行預估,特殊業(yè)務占用量比例較大,選取10%。

將多業(yè)務流量預測模型擬合在一起,能夠預測出該省四級綜合數(shù)據(jù)網(wǎng)的網(wǎng)絡通信帶寬需求,即網(wǎng)-省-地-縣-所。以管理信息化業(yè)務、視頻會議/語音業(yè)務以及互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務某日預測流量為例,將采用RBM算法預測的流量結果與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果進行比較。通信網(wǎng)絡帶寬需求預測結果見表1所列。

表1 通信網(wǎng)絡帶寬需求預測結果Tab.1 The prediction results of electric power communication network requirement

由表1可知,采用RBM預測算法與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡相比,有以下結論。

1）相對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡,本文預測模型的通信網(wǎng)絡帶寬流量預測誤差較低,預測精度有所提高,主要是由于深度學習法可以利用更多的歷史數(shù)據(jù)樣本擬合預測曲線,提高預測精度。同時相較于地-縣-所的帶寬流量預測誤差,主干綜合數(shù)據(jù)網(wǎng)絡帶寬預測精度更高,這是由于基于深度學習的預測模型輸入數(shù)據(jù)越多,預測精度也越高。

2）相對于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,本文利用主元分析法減少了模型輸入維數(shù),簡化了模型輸入節(jié)點,在保證足夠的輸入節(jié)點數(shù)和預測精度的同時,還能使算法最快收斂,且訓練時間明顯減少,加快了電力通信網(wǎng)絡帶寬流量預測模型的建模速度,結果更優(yōu)。

 5 結語

本文提出了一種基于深度學習的電力業(yè)務通信帶寬預測方法,依托某省電力公司,首先對電力通信網(wǎng)絡承載的業(yè)務進行分析,選取典型業(yè)務作為原有業(yè)務和新型業(yè)務帶寬需求分析的基礎模型,分類統(tǒng)計其歷史數(shù)據(jù),并確定其影響體系數(shù)據(jù)。利用主元分析法對影響通信帶寬預測的影響因素體系數(shù)據(jù)進行簡化,在此基礎上,采用深度學習中的RBM模型對簡化后的影響因素體系數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進行電力業(yè)務需求的通信帶寬預測,預測某省電力公司下一階段電力業(yè)務需求的通信帶寬,有效地提高了業(yè)務流量測算的準確性,保證了該省各級通信網(wǎng)基礎設施投資的科學性和合理性,可為電力公司下一階段的數(shù)據(jù)網(wǎng)建設提供參考。

(編輯:鄒海彬)

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