两级特征压缩机器学习通信网络性能的预测分析方法及系统

本发明涉及计算机通信领域，提供了一种两级特征压缩机器学习通信网络性能的预测分析方法及系统，所述方法包括S1构建通信网络的仿真模型，并通过仿真建立数据集；S2原始网络参数进行特征简并；S3对特征简并后得到的衍生网络参数进行特征优选，得到优选特征子集和训练好的机器学习模型；S4模型性能评估；S5对通信网络性能进行预测。所述系统包括原始网络参数和性能参数数据集建立单元、特征简并单元、特征优选单元、模型评估单元和网络性能预测单元。本发明不需要实际搭建网络模型进行仿真以获得网络性能的结果，突破了理论分析方法无法对复杂网络性能进行分析的局限，也避免了对实际运行的网络进行实测的复杂度和成本，可以简化对网络性能的分析和研究；特征优选对网络参数之间的相关度进行考虑，避免了嵌入法存在的特征冗余的问题。