流量矩阵预测相关代码

Abilene、CERNET和GEANT三个文件夹下，是针对三个拓扑的流量矩阵预测代码和结果文件。大概的结构如下：

• model_xxx：pytorch pkl文件
• xxx.csv：预测结果、分析结果（根据文件名可以判断）
• overflow_xxx：之前的一个想法，暂时没有实现，请忽略
• draw_fig.py：绘图分析脚本
• 方法.py：不同预测方法的代码
• hybrid.py：对SOTE预测结果进行进一步分析，获得MLU bias MAE等统计性结果
• OSPF_weight.py：将预测得到的TM转化为OSPF/SOTE脚本需要的输入格式，并进一步对预测结果进行分析，获得MLU bias MAE等统计性结果
• SDN_split_ratio.py：在MCF C++代码的基础上，进一步进行Prediction based TE（基于MCF C++的分流结果，路由真实的TM）

TM_result文件夹是预测结果以及路由策略结果。其中路由策略结果保存了OSPF（OSPF_weight文件夹下）和MCF（split_ratio文件夹下）两种场景。SOTE场景不需要保存。

statistical_analysis文件夹主要是进行实验结果的统计分析，形成论文中的表格。

注意，TM预测的预测步长为10（早期设定的，后来在单点预测中改为了50）。同时，没有尝试较大的 epoch。EKM方法的epoch为50-100，其他收敛较快的方法的epoch为20-50。后续可以进一步进行调整。

update on 2020.10.12

1. remove intermediate result files and irrelevant files to eliminate privacy
2. modify some absolute paths to relative paths to facilitate reproduction
3. generate requirements.txt

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