基于双超平面电力通信网业务qos评价方法

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1、第43卷第1期华北电力大学学报Vo1．43．No．12016年1月JournalofNoahChinaElectricPowerUniversityJan．，2016doi：10．3969／j．ISSN．1007—2691．2016．01．16基于双超平面的电力通信网业务QoS评价方法李荣荣，唐良瑞(华北电力大学新能源国家重点实验室，北京102206)摘要：为解决传统业务服务质量(QualityofServices，QoS)评价算法客观性不足、评价效率低等问题。将业务QoS评价映射为业务QoS等级分

2、类，提出了一种基于双超平面(DoubleDecisionHyperplanc，DDH)决策图的电力通信网业务实时QoS评价方法。该方法提取业务网络层特征来表征业务的服务质量，以QoS等级已知的现有业务作为分类器的{IlI练样本，由分类器的构造顺序来确定决策图的形成。此外，算法对传统类间耦合度进行了重新定义，并在决策图各层按照最小类间耦合度原则依次构造分类双超平面，实现业务QoS等级的不完全三分类，避免了传统多分类决策图低层结点“误差崩盘”，自适应性低及决策图结构固定等问题。仿真结果证明，DDH决策图

3、在电力业务QoS评价中比经典DAG-SVM方法具有更短判决时间和更优分类性能，可更好地实现电力业务QoS实时准确评价。关键词：电力通信网；业务服务质量；双超平面；类间耦合度；DAG．SVM中图分类号：TN91文献标识码：A文章编号：1007—2691(2016)01—0092—07QoSEvaluationMethodBasedonDoubleDecisionHyperplanesinElectricPowerCommunicationNetworksLIRongrong，TANGLiangrui(

4、StateKeyLaboratoryofAlternateElectricalPowerSystemwithRenewableEnergySources，NoahChinaElectricPowerUniversity，Beijing102206，China)Abstract：Inordertosolvetheproblemsoftheinsufficientobjectivityandlowevaluationefficiencyintraditionalserv—icesquality(QoS)

5、evaluationalgorithms，anoveldoubledecisionhyperplanes(DDH)decisiongraphmethod，whichmappedtheQoSevaluationtotheQoSlevelclassification，wasproposedtoevaluatethereal-timequalityofservices(QoS)inelectricpowercommunicationnetworks．Itextractedrepresentativefea

6、turestorevealservicesrunningcondi—tionsinthenetworklayerandexploitedtheserviceswhoseQoSwereknowntotraintheclassifiers．Thedecisiongraphstructurewasdeterminedviatheclassgroupingalgorithm，whichformedthegroupsofclassestobeseparatedateachinternalnode．Moreov

7、er，anovelcouplingdegreebetweenclasseswaspresentedandthedoubleplanesineachdecisionlayerwerecreatedbasedonprincipleoftheminimumcouplingdegreebetweenclasses．SincethenodediscriminationsareimplementedviaincompleteternarySVMs，thenewmethodcanwellavoidproblems

8、of‘‘errorcollapse”inlowdeci—sionlayernodes，lowadaptabilityandthefixedstructureinconventionaldecisiongraphalgorithms．Finally，simulationresultsshowthat，comparedwithotherclassicmethods，thenovelmethodexhibitsanumberofattractivemeritssuchase