趣包的转发路径发送给客户端，例如，目标兴趣包的转发路径依次经过路由器节点A-B-C-D-E到达响应路由器节点，那么，响应路由器节点将目标兴趣包对应的数据包的返回路径依次经过路由节点E-D-C-B-A到达客户端。
[0096]应用本发明图1所示实施例，所确定的向响应路由器节点发送目标兴趣包的转发路径的时延比较少，因此，向响应路由器节点发送目标兴趣包时，通过所确定的转发路径发送目标兴趣包，减少了兴趣包转发的时间，同时，同现有技术相比，不需要更新路由器节点的状态，避免了目标兴趣包的重复转发，进一步的减少了兴趣包转发的时间，从而，提高了兴趣包转发的效率。
[0097]图2为本发明实施例提供的另一种兴趣包转发方法的流程示意图，包括如下步骤:
[0098]SlOl:接收客户端发送的目标兴趣包。
[0099]S102:判断当前是否存在确定的向目标兴趣包对应的响应路由器节点发送所述目标兴趣包的转发路径，如果存在，执行S103，如果不存在，执行S104。
[0100]S103:将所述目标兴趣包通过所述转发路径发送给所述响应路由器节点。
[0101]S104:将所述目标兴趣包分别通过所述至少两个转发路径中的每个转发路径发送给所述响应路由器节点。
[0102]S105:接收并存储所述响应路由器节点从每个转发路径反馈的针对所述目标兴趣包的时延。
[0103]具体的，接收并存储所述响应路由器节点从每个转发路径反馈的针对所述目标兴趣包的时延，可以包括:
[0104]针对所述每个转发路径，判断在预设第一网络超时值内，是否接收到所述响应路由器节点从所述转发路径反馈的针对所述目标兴趣包的时延；
[0105]如果是，将所述时延确定为所述转发路径的时延并进行存储；
[0106]如果否，将所述预设第一网络超时值确定为所述转发路径的时延并进行存储。
[0107]具体的，所述接收并存储所述响应路由器节点从每个转发路径反馈的针对所述目标兴趣包的时延，可以包括:
[0108]将接收到的所述响应路由器节点从每个转发路径反馈的针对所述目标兴趣包的时延，按照从小到大的顺序依次存储在时延表中。
[0109]S106:将所存储的时延中时延最少的转发路径，确定为向所述响应路由器节点发送所述目标兴趣包的转发路径，继续执行SlOl。
[0110]S107:接收并存储所述响应路由器节点从所述转发路径反馈的时延；
[0111]需要说明的是，接收的时延可以存储在时延表中所述转发路径对应的时延后面，也可以存储在预测时延表中。如果接收的时延存储在预测时延表中，预测时延表中最先存储的时延为S105存储的对应转发路径的时延，将S107接收到的时延存储在预测时延表中。
[0112]本领域技术人员可以理解的是，在S103中存在确定的转发路径，说明在路由器节点已经存储了时延表，根据时延表中的时延设置转发路径对应的Stat接口的信息，其中，存在唯一的Stat接口的信息为预设标识，即存在确定的转发路径。
[0113]S108:当存储的所述响应路由器节点针对所述转发路径反馈的时延数量到达预设数量时，利用训练好的神经网络，计算通过所述转发路径向所述响应路由器节点发送所述目标兴趣包的预测时延。
[0114]需要说明的是，存储的响应路由器节点针对所确定的转发路径反馈的时延数量到达预设数量，具体方式可以为接收客户端发送的目标兴趣包，从所述转发路径向响应路由器节点发送目标兴趣包，接收反馈回来的时延，如此循环直到路由器节点存储的该转发路径对应的时延达到预设数量。
[0115]本领域技术人员可以理解的是，这里所说的预设数量时延为从所述转发路径发送目标兴趣包，响应路由器节点反馈的时延，预设数量的时延其中的一个时延为S105中存储的从该转发路径向响应路由器节点发送目标兴趣包接收到的时延，这里所说的从确定的转发路径接收到的时延达到预设数量，是从同一个转发路径接收的时延达到预设数量。
[0116]时延是反映兴趣包转发性能好坏的最关键的因素，时延预测对NDN中兴趣包的转发性能有着非常大的意义。神经网络类似于人脑神经系统，是一种模仿人脑神经网络的结构和工作机制而建立的数据模型，从结构上一般可分为输入层、输出层和隐藏层三层。除了输入层神经元以外，神经网络的每个神经元都与它前面层的很多神经元(称为此神经元的输入神经元)连接在一起，每个连接对应一个权重。每个神经元的输出由输入之和、阈值和传递函数(激励函数)三个要素决定。神经网络的神经元个数可以有很多，整个网络存储信息容量可以十分巨大，使得神经网络具有很强的不确定性信息处理能力。在输入信息不完全、不准确或模糊不清的情况下，神经网络仍然能联想存在于记忆中的事物的完整图像，只要输入的模式接近于训练样本，神经网络就能给出正确的推论结果。神经网络作为一种大规模并行的非线性动力系统，具有较强的处理非线性问题的能力，因而，在预测中显示了很好的应用前景。
[0117]本发明实施例提供的NDN中的预测时延模型为:
[0118]Dh=ki.Di+k2.D2+k3.D3
[0119]其中:
[0120]Di = Do-k4.t+ks.sin(k6.t)+randi
[0121]D2 = k7.Di+ke.fi(bi,Ti)+rand2
[0122]D3 = kg.sin(k1.t).f2(b2，T2)+rand3
[0123]其中，Do为时延的初始值，D1考虑到NDN缓存机制，时延在一段时间内会呈下降趋势，但NDN中仍然会受到客户端数量的变化而有一定的不影响整体趋势的波动。D2考虑到NDN中的客户端数量的突然增大导致时延急剧上升，并在短时间内，时延又恢复正常。D3考虑到NDN中的缓存机制的存在，数据包可能突然变化缓存地点，导致时延变化呈跳变。Dh为混合模型，将D1-D3随机混合;t为时间，f\为突变的函数，f2为跳变的函数为突变的函数的宽度，b2为跳变的函数f2的宽度，T1为突变的函数f i的周期，1~2为跳变的函数€2的周期，rand为随机函数，kHuo根据时间t变化的参数，保证了时延变化的随机性。
[0124]在NDN中，根据需要预先设置误差和参数对神经网络进行训练，当神经网络输出的时延在误差范围内，则该神经网络已经训练好的神经网络，对比预测效果比较好的神经网络，选择时延性能最好的神经网络作为训练好的神经网络进行时延预测。本发明实施例中的神经网络可以为BP(Back Propagat1n，前馈)神经网络、递归型神经网络如Elman神经网络，Elman神经网络是一种典型的局部回归网络(g I oba I feed for ward localrecurrent)，Elman神经网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的前向神经网络。神经网络输入层的输入数量与预设数量相等，即神经网络的输入层的输入数量是多少，预设数量即为多少。将预设数量的时延输入到神经网络，即可计算出预测时延。在实际应用中，可以选取BP神经网络，假设选择BP神经网络的输入层单元为5，单隐层单元为10，输出单元为I。
[0125]在NDN中，当存储的针对所述转发路径的时延到达预设数量时，如果再次接收当前转发路径的时延，针对以下两种情况，存储该时延:
[0126]如果S107接收到的时延存储在时延表中时，可以当前转发路径对应的时延中最先接收的时延删除，将接收到的时延存储在时延表中，或者存储在当前转发路径对应的时延的最后；
[0127]如果S107接收到的时延存储在预测时延表中时，可以将预测时延表中最先接收的时延删除，将接收到的时延存储在时延表中，或者可以将接收到的时延存储在预测时延表中最后。
[0128]在利用训练好的神经网络进行时延预测时，可以选取时延表或预测时延表中最后接收的与神经网络输入层数量相等的时延输入到神经网络。
[0129]S109:根据所述预测时延以及预设第二网络超时值，确定向所述响应路由器节点发送所述目标兴趣包的转发路径。
[0130]具体的，根据所述预测时延以及预设第二网络超时值，确定向所述响应路由器节点发送所述目标兴趣包的转发路径，可以判断所述预测时延与所述预设第二网络超时值的比值是否不大于预设第一阈值；
[0131]如果是，将当前转发路径确定为向所述响应路由器节点发送所述目标兴趣包的转发路径；
[0132]如果否，判断所述预测时延与所述预设第二网络超时值的比值是否不大于预设第二阈值，如果是，将排序最前的时延存储在时延表的最后，将当前存储的时延中排序最前的时延对应的转发路径，确定为向所述响应路由器节点发送所述目标兴趣包的转发路径。
[0133]具体的，在所述预测时延与所述预设第二网络超时值的比值大于预设第二阈值的情况下，还可以删除当前所存储的所有时延。
[0134]具体的，在所述将当前存储的时延中时延排序最前的时延对应的转发路径，确定为向所述响应路由器节点发送所述目标兴趣包的转发路径之后，在所述将所述目标兴趣包通过所述转发路径发送给所述响应路由器节点之后，还可以再次接收并存储所述响应路由器节点从所述转发路径反馈的时延；
[0135]判断所述时延与所述预设第二网络超时值的比值是否不大于所述第一阈值;如果是，将当前转发路径确定为向所述响应路由器节点发送所述目标兴趣包的转发路径；
[0136]如果否，删除当前所存储的所有时延。
[0137]本领域技术人员可以理解的是，预设第二网络超时值是预先设置的一个时间间隔，这个时间间隔为从路由器节点向响应路由器节点发送目标兴趣包到路由器节点接收到响应路由器节点反馈的接收到目标兴趣包的时间间隔。需要说明的是，第一阈值小于第二阈值，第二阈值不大于I。
[0138]如果预测时延与预设第二网络超时值的比值不大于预设第一阈值，说明再次通过当前的转发路径发送目标兴趣包的时延比较小，下次接收目标兴趣包，将当前的转发路径作为目标兴趣包的转发路径。在现有技术中，一直在一个转发路径上发送兴趣包，直到时延超过预设第二网络超时值，再换一个转发路径，但这种方法的缺点在于预设第二网络超时值的设定一般为了满足需求设置的不会太小，等响应路由器节点反馈的时延不小于预设第二网络超时值的时候网络可能已经堵塞，降低了兴趣包转发效率。
[0139]当预测时延与预设第二网络超时值的比值大于预设第一阈值，并且小于预设第二阈值时，将排序最前的时延存储在时延表的最后，将当前存储的时延中排序最前的时延对应的转发路径，确定为向所述响应路