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申请/专利权人：江苏省电力试验研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的多接入异构网络MPTCP子流调度方法，包括：采集信息，选择合适的特征参数；根据特征参数生成用于训练预测模型的数据集；通过数据集训练构建好的预测模型；采集网络状态信息，通过训练好的预测模型预测得到路径影响因子；根据路径影响因子对MPTCP子流进行优化；基于优化后的MPTCP子流，获取到MPTCP子流动态配置。本发明可以通过对子流的灵活控制有效的提高吞吐量，动态调整子流的建立顺序，对MPTCP子流的主次关系进行了详细的判定，从而降低了因握手时间过长导致的连接建立过慢的影响，一定程度上减少设备下载文件以及接收数据的时间，并且能迅速的对网络变化做出反应。
主权项：1.一种基于机器学习的多接入异构网络MPTCP子流调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集信息，选择特征参数；S2：根据特征参数生成用于训练预测模型的数据集；S3：通过步骤S2的数据集训练构建好的预测模型；S4：采集网络状态信息，通过训练好的预测模型预测得到路径影响因子；S5：根据路径影响因子对MPTCP子流进行优化；S6：基于优化后的MPTCP子流，获取到MPTCP子流动态配置；所述步骤S1中特征参数为包括初始路径集、最终路径集、路径影响因子、路径带宽、路径延迟和服务需求带宽；所述步骤S1中路径影响因子的计算公式如下： 其中，t为传输时间，TPit为第i子流不参与传输时的吞吐量，TPt为t时刻总体吞吐量，IFi为第i个路径的影响因子；所述步骤S4中路径影响因子的获取方法为： SVM预测模型根据数据集训练得出回归模型，根据上述公式对采集到的路径信息进行多分类；假设数据集的类别有M类，即影响因子数值有M类，本质是一个符号函数，其结果为[-1，+1]，当新数据xnew即采集的路径信息到来时，采用投票策略对数据进行分类，进而根据分类的结果决定影响因子的数值。
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权利要求：
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