一种基于人工智能的交换机网络流量控制方法

本发明涉及一种基于人工智能的交换机网络流量控制方法，通过收集大规模历史时期交换机时间序列的运行状态数据，包括网络流量和网络拥堵状况；利用交换机时间序列的网络流量数据，构建循环神经网络模型；以网络流量数据为解释变量，网络拥堵状况为响应变量，构建贝叶斯网络模型；获取待监测交换机当前时间序列的网络流量数据，并输入循环神经网络模型，预测下一时间序列的网络流量数据；将下一时间序列的网络流量数据输入贝叶斯网络模型，预测下一时间发生网络拥堵的概率，并根据发生网络拥堵的概率控制网络流量的分类和汇聚。本发明解决了现有技术难以提早预警并处理网络拥堵事故，从而导致网络流量控制效果差的问题。