李 莉，吴润泽，包正睿，庞思睿

(1.国网冀北电力有限公司经济技术研究院，北京 100055； 2.华北电力大学 电气与电子工程学院，北京 102206； 3.国网冀北电力有限公司信息通信分公司，北京 100053)

0 引 言

随着互联网规模不断扩大，网络流量数据与业务种类越来越多，网络资源与网络需求供需矛盾日趋尖锐，网络流量预测不但有助于分析网络安全状况，而且可以科学管理和防范网络异常，因此，网络流量预测研究和实现具有重要意义[1]。

当前网络流量预测模型[2-3]主要分为线性预测和非线性预测两种。线性预测建模简单，实现精度高，但不适合规律性较弱、复杂多变的非线性网络流量特性[4]。神经网络通过神经元能够逼近非线性函数，因此广泛应用于网络流量预测。但是神经网络流量预测[5-7]方法存在网络结构、权值和初始值确定问题，实现过程主要为串行计算[8]，没有充分发挥神经网络并行优势。

而定制的神经网络处理硬件系统，存在资源分配和多核通信问题，硬件结构固定对预测网络规模的变化没有伸缩性，不能灵活修改预测算法[9-10]。片上网络(network on a chip，NoC)借鉴计算机网络技术，利用网络通信改变传统多核总线控制方式，使得片上多核处理器(multiprocessor systems on chip，MPSoC)具有更低时延、更高的吞吐率[11-12]。

针对以上问题，结合人工神经网络可并行计算的特点，设计了一种基于多核片上网络技术的分层可重构感知网络模型，并将其应用在流量预测中。硬件仿真结果表明，该方法的预测精度和执行效率有明显的提高。

1 可重构分层感知神经网络

分层感知神经网络通过神经元构建分层连接网络，模拟人脑真实的生物神经网络(biological neural networks，BNN)工作过程[13]。分层感知神经网络一般包括一个输入层、一个或者多个隐藏层和一个输出层，各层根据需要，可以包含有多个神经元。图1为一个6-8-1分层感知神经网络结构图，其中输入层有6个输入单元，隐藏层有8个感知器，输出层有1个神经单元。

图1 分层感知神经网络结构

分层感知神经网络工作过程分为训练过程与推理过程[14]。训练过程为输入训练数据和目标向量，通过不同的神经网络拟合算法，计算得到感知网络训练权值。推理过程为训练权值和输出预测数据误差，得到输出预测结果。分层感知神经网络在训练权值时一般采用后向传播算法(back propagation，BP)，BP算法按照预测感知数据流方向又分为前向感知传播和后向误差传播。

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(2)后向误差传递过程。在权值寻优和修正时，以最小化目标函数(代价函数)为目标，采用梯度下降法逐层计算模型的参数，即连接权值和偏置值。设第k个训练样本输出误差为Ek，则代价函数E表示为：

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当所有样本数据通过网络得到输出时，误差便按照反向传播方式计算各层权值和偏置值的变化量，从而实现更新。

权值更新规则如下式所示：

(6)

其中，α为学习速率，一般取值在0.01～0.1之间。代价函数E对权值参数的求导计算如下：

(7)

2 基于多核片上网络技术的可重构分层感知神经网络设计

分层感知网络模拟人体神经元网络具有并行特点，每个神经元都与多核中的物理核对应，而神经元信息传导与多核之间通信相似，因此，提出基于多核片上网络系统[15-16]设计实现分层感知网络。

2.1 多核片上网络结构

MPSoC采用2D网格结构，集成了16个微处理器核，具备良好的并行性能。图2为片上网络一个节点内部结构，每个节点均含有一个网络接口、RISC微处理器、SRAM及SRAM控制器以及片上网络路由器。其中的一个节点还应包含通用串口模块，用于协调整个系统节点间的数据交互和信息同步。

图2 片上网络节点内部结构

2.2 分层感知网络结构实现

采用多核片上网络系统实现分层感知神经网络，多核中的每个物理核都映射为一个神经元，并且利用片上网络分层技术将片上网络节点分为不同层。图3为基于多核片上网络的分层可重构并行感知网络结构，其中16个节点实现三层BP网络结构，将输入层映射为源层，包含6个节点；输出层映射为感知层，包含2个节点；隐藏层映射为中间层，包含8个节点。目的层即输出层，包含2个节点，其中一个节点用来计算误差和预测输出值，而另一个节点为预留，专门保存所有目的层误差项、中间层权值、激活函数，并负责向源层发送误差数据。

图3 基于多核片上网络的分层可重构并行感知网络结构

采用多核片上网络系统实现可重构感知神经网络，其可重构性在于：

(1)使用多核片上网络结构，可单独在每个物理核中配置感知器，灵活构造不同的感知网络结构，且并行性能较好。

(2)分层感知网络的权值和激活函数单独存储在节点中，容易修改和编程。

2.3 分层感知网络流量预测流程

图4为分层可重构并行感知网络流量预测流程。

图4 分层可重构并行感知网络流量预测流程

具体过程如下：在源层节点保存初始化网络流量输入值、中间层权值、阈值初始值，通过片上网络传递给中间层所有节点进行前向传播，并将计算结果传输到目的层节点。目的层中的计算节点计算网络流量预测输出值和误差值，如果预测误差满足误差要求，则预测结束输出网络流量预测值；如果不满足预测误差要求，则计算中间层和目的层权值以及偏置值的修正值，将结果传输到预留节点。预留节点通过片上网络传递给源层节点，重新进行感知预测过程。

3 实验仿真分析

利用Altera公司的EP2S180FPGA demo开发系统进行算法验证。利用实验室Netflow流量分析工具从2017年3月6日10：00开始捕获的1 000个时间点流量数据作为样本数据，其中前908个数据用来训练分层感知网络，后92个数据作为测试样本，验证该网络的预测性能。采用MATLAB实现BP网络流量预测并与其预测精度进行比较。如图5所示，提出的可重构并行感知网络流量预测精度与BP网络性能相差不多，而且可以通过更多的训练得到相应的权值，提高了预测精度。

图5 分层感知网络流量预测精度比较

评价神经网络硬件性能参数[17-18]一般采用每秒钟每核执行累加数目(connection per second per core,CPSPC)，即神经网络每秒钟执行乘累加的数目与物理核数的比值。经过测试得出，该算法的CPSPC值为95 000，明显高于专用神经网络处理单元。

4 结束语

利用多核片上网络技术实现分层感知网络进行网络流量预测，充分发挥神经网络并行设计思想，同时利用多核结构实现感知网络算法的可重构。仿真测试表明，该算法具有良好的预测精度，可扩展性好，并行度高，可以将其推广到其他神经网络的应用领域。

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