摘要
本发明涉及移动网络流量管理技术领域,本发明公开了一种移动网络流量定向系统及方法,包括:获取每个原始链路的当前网络特征数据,并根据当前网络特征数据预测未来时段内每个原始链路下的拥塞系数;根据拥塞系数大小确定出每个原始链路的链路状态类型;当存在至少一个拥塞链路时,获取拥塞链路中每个业务模块的时延敏感度,并根据其筛选出待重定向业务模块;统计所有非拥塞链路,并从中匹配出最优的切换链路,并标记为目标链路;在未来时段下,将待重定向业务模块的移动网络流量从所处拥塞链路切换至目标链路;本发明能够自适应执行流量重定向,有利于保障各个业务模块在任何时刻都能获得稳定和高质量的网络服务。
技术关键词
链路
定向方法
网络特征
LSTM神经网络
时延
定向系统
网络流量管理技术
遗传算法
神经网络模型
测试误差
标记
数据获取模块
表达式
生成方法
指标
分析模块