本发明涉及虚拟资源调度，具体是涉及一种物联网链路节点智能调度方法。
背景技术：
1、物联网链路节点智能调度是指通过先进的计算机技术和智能化管理系统，对物联网中的设备链路节点进行高效、合理的分配与调配，以实现资源的最优化利用和配置。
2、然而现有的物联网链路节点智能调度方案是通过将传输数据转移到链路节点的性能冗余满足的物联网设备中，然而，当数据传输超出物联网链路节点的性能瓶颈时，该方面的调度效率十分有限。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，提供一种物联网链路节点智能调度方法，本技术方案解决了上述的然而现有的物联网链路节点智能调度方案是通过将传输数据转移到链路节点的性能冗余满足的物联网设备中，然而，当数据传输超出物联网链路节点的性能瓶颈时，该方面的调度效率十分有限的问题。
2、为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：
3、一种物联网链路节点智能调度方法，包括：
4、获取所有物联网设备链路节点，建立物联网设备链路节点网络图谱；
5、基于物联网设备链路节点网络图谱，按照每一个物联网设备的构造参数，评估每一个物联网设备链路节点的场景初始化性能，建立物联网设备链路节点网络场景性能图谱；
6、获取实时物联网设备链路节点的传输数据流，分析传输数据流的传输属性进行数据归类打包，获得若干个传输偏好归类数据包；
7、确定若干个传输偏好归类数据包的传输目标位置，筛选出物联网设备链路节点网络场景性能图谱中的可选链路节点，建立中转链路节点矩阵；
8、验证中转链路节点矩阵中每一个物联网设备链路节点的初始化性能与若干个传输偏好归类数据包之间的适配性指标，以适配性指标最大值物联网设备链路节点，生成物联网链路节点数据传输方案。
9、优选的，基于物联网设备链路节点网络图谱，按照每一个物联网设备的构造参数，评估每一个物联网设备链路节点的场景初始化性能，建立物联网设备链路节点网络场景性能图谱具体包括：
10、基于已知物联网设备链路节点的链接关系，构建物联网设备链路节点网络图谱；
11、获取物联网设备链路节点的构造参数；所述物联网设备链路节点的构造参数包括：硬件层构造参数、软件层构造参数；
12、获取物联网设备链路节点的数据传输层级支持协议表，确定物联网设备链路节点支持传输场景；所述传输层级支持协议表包括：应用层传输协议、网络层传输协议、数据链路层传输协议；
13、基于物联网设备链路节点的构造参数与物联网设备链路节点支持传输场景，构建物联网设备链路节点场景性能监测模型，分析物联网设备链路节点处于不同传输场景下的最大化性能，记为物联网设备链路节点的场景初始化性能；
14、基于物联网设备链路节点的场景初始化性能为物联网设备链路节点网络图谱赋予性能属性，获得物联网设备链路节点网络场景性能图谱；
15、其中，所述分析物联网设备链路节点处于不同传输场景下的最大化性能具体为：
16、
17、式中，为物联网设备链路节点处于不同传输场景下的最大化性能，为物联网设备链路节点的第个构造参数，为物联网设备链路节点的第个支持传输场景，为截距，为构造参数的回归系数、为传输场景的回归系数。
18、优选的，获取实时物联网设备链路节点的传输数据流，分析传输数据流的传输属性进行数据归类打包，获得若干个传输偏好归类数据包具体包括：
19、针对实时物联网设备链路节点的传输数据流进行数据预处理；
20、基于实时物联网设备链路节点的传输数据流，按照单位时间将实时物联网设备链路节点的传输数据流进行分割绑定，获得物联网设备链路节点的传输数据时序流；
21、通过主成分析算法将物联网设备链路节点的传输数据时序流进行数据降维，获得物联网设备链路节点的降维传输数据时序流；
22、基于物联网设备链路节点的降维传输数据时序流，将单位时间作为观测窗口，利用k-means聚类分析，针对观测窗口内的降维传输数据时序流进行传输属性聚类，获得若干个传输偏好归类数据包；所述传输属性包括：延迟属性、丢包容忍度属性；
23、其中，利用k-means聚类分析具体为：
24、
25、式中，为第个聚类在个观测窗口的均值，为第个观测窗口被归类到第个聚类的数据集合，为数据点的权重，为对属于数据集合的数据点加权求求和，为遗忘因子，为第个聚类在个观测窗口的均值。
26、优选的，验证中转链路节点矩阵中每一个物联网设备链路节点的初始化性能与若干个传输偏好归类数据包之间的适配性指标，以适配性指标最大值物联网设备链路节点，生成物联网链路节点数据传输方案具体包括：
27、构建物联网设备链路节点的传输场景适配决策树；
28、基于中转链路节点矩阵中每一个物联网设备链路节点处于不同传输场景下的最大化性能，将不同传输场景下的最大化性能作为物联网设备链路节点的传输场景适配决策树的分割叶子节点特征数据，组建串联联网设备链路节点的传输场景适配随机森林；
29、将单位时间下的若干个传输偏好归类数据包带入串联联网设备链路节点的传输场景适配随机森林中，计算每一个传输偏好归类数据包与分割叶子节点特征数据之间的适配性指标，以每一个叶子节点的适配性指标最大值作为传输路径，生成物联网链路节点数据传输方案；
30、其中，所述计算每一个输偏好归类数据包与分割叶子节点特征数据之间的适配性指标具体为：
31、
32、式中，为传输偏好归类数据包 与分割叶子节点特征数据之间的适配性指标，为第个传输偏好归类数据包，为分割叶子节点的第个特征数据，为特征数据取值概率，为特征数据的权重系数，为对数函数。
33、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
34、本发明提出通过一种物联网链路节点智能调度方案，通过收集物联网设备链路节点信息，构建网络图谱并评估各节点的初始化性能图谱，分析历史传输数据流的偏好，将数据包按偏好归类，按照数据的传输目标位置筛选出物联网设备链路节点，构建中转链路节点矩阵，验证并筛选出与传输偏好归类数据包适配性得分最高的物联网设备链路节点，从而制定出最优的数据传输方案。本方案的优点在于：提高数据传输效率，增加数据传输稳定性。
1.一种物联网链路节点智能调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种物联网链路节点智能调度方法，其特征在于，基于物联网设备链路节点网络图谱，按照每一个物联网设备的构造参数，评估每一个物联网设备链路节点的场景初始化性能，建立物联网设备链路节点网络场景性能图谱具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种物联网链路节点智能调度方法，其特征在于，所述分析物联网设备链路节点处于不同传输场景下的最大化性能具体为：
4.根据权利要求3所述的一种物联网链路节点智能调度方法，其特征在于，获取实时物联网设备链路节点的传输数据流，分析传输数据流的传输属性进行数据归类打包，获得若干个传输偏好归类数据包具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种物联网链路节点智能调度方法，其特征在于，利用k-means聚类分析具体为：
6.根据权利要求5所述的一种物联网链路节点智能调度方法，其特征在于，验证中转链路节点矩阵中每一个物联网设备链路节点的初始化性能与若干个传输偏好归类数据包之间的适配性指标，以适配性指标最大值物联网设备链路节点，生成物联网链路节点数据传输方案具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种物联网链路节点智能调度方法，其特征在于，所述计算每一个输偏好归类数据包与分割叶子节点特征数据之间的适配性指标具体为：
