Autoformer AI SD-OTN专线流量预测模型

摘 要

根据政企SD-OTN专线流量的时间周期分布具有相似性这一特点，在业内首次将Autoformer AI架构应用于结合流量序列时频域特征与训练数据的预测模型中，并取得了更高预测准确度；随后在某省联通的实际应用中实现了这一创新技术的应用效果；通过精确预测流量趋势从而提前实施流量超限及丢包预警措施；成功降低了该网络系统的投诉数量；并可向SD-OTN用户提供包括付费的临时调速方案以及按周期提供的调速服务等增值服务内容

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概 述

在传统OTN专线遇到网络带宽受限时,由于技术限制难以实现业务带宽的迅速优化,这将不可避免地引发一系列问题如业务中断与数据丢失,严重威胁到服务质量和用户体验.为了增强大客户精品网络的竞争优势,特别强大的SD-OTN架构不仅能够精准预测流量趋势而且能够在实际运营中灵活应用这些分析结果以优化资源分配策略.采用软件定义网（SDN）架构优化后的OTN网络（引用文献1）能够提供包括快速开通新业务、动态调节传输能力以及实时监控服务质量等功能,从而全面覆盖各种客户需求.此外,特别强大的SD-OTN架构不仅能够精准预测流量趋势而且能够在实际运营中灵活应用这些分析结果以优化资源分配策略.采用软件定义网（SD-N）架构优化后的OT-N网络（引用文献1）能够提供包括快速开通新业务、动态调节传输能力以及实时监控服务质量等功能,从而全面覆盖各种客户需