基于SA-BP神经网络算法的光接入网络通道质量评估方法

目前，针对光接入网通道质量评估的研究主要集中在设备层和网络层，缺乏涵盖物理层、网络层和业务层的综合评估方法，致使运维人员难以通过网络监测等方式全面、准确地判断网络通道的实际质量。为解决以上问题，首先对影响光接入网通道质量的关键因素进行了深入分析，提出了面向多层次、多指标的光接入网通道质量综合评估模型，然后设计了SA-BP神经网络算法对多指标参数进行训练，从而实现通道质量的准确评估。通过仿真表明，提出的评估方法具有较高的评估精度和稳定度，便于提升网络运维的质量和效率。