一、选题背景与意义

（一）选题背景

随着信息技术的飞速发展，信息通信网络已经成为现代社会不可或缺的基础设施。从个人的日常通信到企业的业务运营，再到国家的战略安全，都高度依赖于信息通信网络的稳定运行。与此同时，大数据时代的到来使得网络中产生的数据量呈现出爆炸式增长。这些数据不仅包含了用户的行为信息、网络流量信息，还涉及到网络设备的运行状态等多方面的内容。如何有效地处理和分析这些海量数据，从中提取有价值的信息，以优化信息通信网络的性能，成为了当前信息通信领域的研究热点。

（二）选题意义

在理论层面，本课题的研究有助于丰富和完善信息通信网络工程与大数据分析相结合的理论体系。通过对大数据分析方法在网络性能优化中的应用研究，可以深入探讨网络性能指标与大数据特征之间的内在联系，为后续的研究提供理论基础。

在实践层面，本课题的研究成果具有重要的实际应用价值。通过大数据分析对信息通信网络进行性能优化，可以提高网络的可靠性、稳定性和传输效率，降低网络运营成本。同时，还可以为用户提供更加优质的网络服务，满足用户日益增长的网络需求。

二、研究目标与内容

（一）研究目标

1. 构建智能化的网络性能分析体系：研究开发基于多源异构数据融合的网络性能分析模型，实现对网络流量、时延、丢包率等关键指标的实时监测与深度分析。通过机器学习算法挖掘网络运行数据中的潜在规律，构建网络性能变化趋势预测模型，为性能优化提供数据支撑和决策依据。

2. 创新网络性能优化方法论：针对不同业务场景和网络架构，研究差异化的性能优化策略。重点突破网络资源动态调度、流量智能疏导、异常快速定位等关键技术，形成一套涵盖网络规划、建设、维护全生命周期的性能优化解决方案，显著提升网络的可靠性和用户体验。

3. 研发自主可控的优化系统平台：设计开发智能化的网络性能优化系统，集成数据采集、分析评估、策略生成、优化执行等功能模块。通过自动化闭环管理，实现网络性能问题的快速发现、精准定位和智能优化，降低运维复杂度，提升网络运营效率。

（二）研究内容

1. 网络大数据特征与处理技术研究：系统分析网络设备日志、流量数据、用户行为等多源数据的特征及关联关系。研究海量网络数据的实时采集、高效存储和快速处理技术，开发数据清洗、特征提取和降维算法，构建高质量的网络性能分析数据集。

2. 智能分析模型与评估方法研究：研究基于深度学习的网络异常检测算法，开发结合时序预测和因果推理的性能评估模型。构建多维度、多层次的网络健康度评价体系，实现从单点性能到整体质量的综合评估。重点解决小样本、非平衡数据下的模型泛化问题。

3. 场景化性能优化策略研究：针对5G切片网络、数据中心网络等不同场景，研究差异化的优化方法。包括：基于SDN的动态路由优化、基于NFV的资源弹性分配、基于QoS的流量调度等。开发策略效果仿真平台，验证优化方案的有效性和可行性。

4. 自动化优化系统设计与实现：采用微服务架构设计智能优化系统，实现模块化功能部署。研究分析引擎与优化策略的协同机制，开发策略自动生成与执行模块。构建可视化监控界面，支持网络状态的实时展示和人工干预，形成"监测-分析-优化-验证"的闭环管理体系。

三、研究方法与技术路线

（一）研究方法

1. 文献研究与理论分析：系统收集整理国内外关于网络性能优化与大数据分析的前沿研究成果，重点分析机器学习、深度学习在网络流量预测、异常检测中的应用。通过文献计量学方法，梳理研究热点和发展趋势；深入研读SDN/NFV、网络功能虚拟化等关键技术文献，为本研究奠定理论基础。同时关注通信行业标准与规范，确保研究成果符合产业实践需求。

2. 实验研究与仿真验证：搭建包含5G核心网、接入网、传输网的多层次实验环境，模拟真实网络场景。设计控制变量实验，对比分析不同优化算法的性能表现；开发网络仿真平台，对大规模网络场景下的优化策略进行验证。通过A/B测试方法，评估优化方案的实际效果，持续迭代改进技术方案。

3. 案例研究与实证分析：选取典型行业应用场景（如智慧城市、工业互联网等）的网络案例，开展深入的实证研究。采用"问题诊断-方案设计-实施优化-效果评估"的研究路径，验证技术方案的适用性。通过多案例对比分析，提炼普适性优化规律和特殊性应对策略，形成可复制的优化经验。

（二）技术路线

1. 数据采集与处理技术路线：设计分布式数据采集架构，支持多源异构网络数据的实时获取。开发数据清洗与特征工程工具链，解决网络数据中的噪声、缺失值等问题。构建时序数据库与图数据库相结合的数据存储方案，满足不同分析需求。

2. 智能分析模型技术路线：采用集成学习框架，融合统计分析与深度学习方法。开发基于时空图神经网络的流量预测模型，准确捕捉网络状态演变规律。构建层次化异常检测系统，实现从设备级到网络级的全方位监控。

3. 优化策略生成技术路线：设计基于强化学习的动态优化算法，实现网络资源的智能调度。开发多目标优化模型，平衡网络性能、能耗成本、服务质量等关键指标。研究数字孪生技术在网络优化中的应用，通过虚拟仿真预判优化效果。建立策略知识库，积累专家经验并实现智能推荐。

4. 系统实现与部署技术路线：采用云原生架构设计优化系统，支持弹性扩展和高可用性。开发微服务化的功能模块，实现灵活组合与快速迭代。构建可视化监控平台，提供网络状态的直观展示和交互分析。研究边缘计算技术在优化系统中的应用，实现关键功能的近端处理。制定分阶段的部署方案，确保系统平滑上线和稳定运行。

四、研究计划与进度安排

（一）第一阶段（第 1 - 2 个月）

1. 查阅相关文献资料，了解信息通信网络工程和大数据分析的研究现状和发展趋势。

2. 确定研究课题和研究目标，制定研究方案和技术路线。

（二）第二阶段（第 3 - 5 个月）

1. 搭建实验平台，采集信息通信网络中的大数据。

2. 对采集到的数据进行预处理，建立数据集。

（三）第三阶段（第 6 - 8 个月）

1. 研究适用于信息通信网络性能评估的大数据分析方法，建立网络性能评估模型。

2. 运用大数据分析方法对网络性能进行评估和预测。

（四）第四阶段（第 9 - 10 个月）

1. 根据大数据分析结果，提出针对性的网络性能优化策略。

2. 研究优化策略的实施方法和效果评估方法。

（五）第五阶段（第 11 - 12 个月）

1. 设计并开发网络性能优化系统，将大数据分析模型和优化策略集成到系统中。

2. 对系统进行测试和调试，确保系统的稳定性和可靠性。

（六）第六阶段（第 13 - 14 个月）

1. 对研究成果进行总结和整理，撰写毕业论文。

2. 准备论文答辩，通过答辩完成课题研究。

五、预期成果

开发一套网络性能优化系统，实现对信息通信网络性能的自动化优化。该系统具有良好的稳定性和可靠性，能够有效地提高网络的性能。

六、研究的创新点

（一）跨学科研究视角

本课题将信息通信网络工程与大数据分析两个不同的学科领域相结合，从跨学科的视角对网络性能优化问题进行研究。这种跨学科的研究方法有助于打破传统研究的局限，为网络性能优化提供新的思路和方法。

（二）大数据驱动的网络性能优化策略

本课题提出了一种基于大数据分析的网络性能优化策略。通过对网络运行数据的深度分析，挖掘数据中蕴含的信息，从而制定出更加精准、有效的网络性能优化策略。与传统的网络性能优化方法相比，该策略具有更高的针对性和有效性。

（三）自动化网络性能优化系统

本课题开发了一套自动化网络性能优化系统，将大数据分析模型和优化策略集成到系统中。该系统能够实时监测网络运行状态，自动分析网络数据，根据分析结果自动调整网络参数，实现网络性能的自动化优化。这种自动化的优化方式可以大大提高网络性能优化的效率和准确性。

七、可能遇到的困难及解决方案

（一）数据采集与处理困难

信息通信网络中的数据来源广泛、类型复杂，数据采集和处理难度较大。可能会遇到数据采集不完整、数据质量不高、数据处理速度慢等问题。

解决方案：采用分布式数据采集技术，提高数据采集的效率和完整性。运用数据清洗、数据融合等方法，提高数据质量。采用并行计算和云计算技术，提高数据处理速度。

（二）大数据分析方法选择困难

大数据分析方法众多，不同的方法适用于不同的应用场景。在选择适合信息通信网络性能优化的大数据分析方法时，可能会遇到困难。

解决方案：对各种大数据分析方法进行深入研究和比较，结合信息通信网络的特点和需求，选择最适合的分析方法。同时，可以采用多种分析方法相结合的方式，提高分析结果的准确性和可靠性。

（三）系统开发与集成困难

网络性能优化系统的开发涉及到多个技术领域，如大数据处理、网络编程、数据库管理等。在系统开发和集成过程中，可能会遇到技术难题和兼容性问题。

解决方案：组建专业的开发团队，确保团队成员具备丰富的技术经验和专业知识。在系统开发过程中，采用模块化设计思想，提高系统的可扩展性和可维护性。加强系统测试和调试工作，及时解决系统中出现的问题。