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搜索结果: 1-4 共查到计算机科学技术 流量矩阵相关记录4条 . 查询时间(0.082 秒)
OD(Origin-Destination)流量估计用以获得网络流量在各个OD对间的分布情况,在网络优化、管理和网络异常的检测与识别等方面具有重要意义。模拟退火算法是一种全局的最优化技术,运行效率高,将其应用于OD流估计中,有助于降低求解的复杂性,并取得较高精度。提出了一种基于模拟退火的流量矩阵估计方法,首先采用IPF算法(Iterative Proportional Fitting algori...
针对目前多数网络流量矩阵估计方法都采用单一的SNMP链路负载或抽样的NetFlow数据的问题,提出一种综合使用多个数据源进行流量矩阵估计的方法,将SNMP链路负载与抽样的NetFlow数据结合作为相互纠错码,设计过滤这2种数据源中脏数据的算法。以校园网为实验环境,与通用重力模型方法的比较结果表明,利用该算法去除脏数据后进行流量矩阵估计具有更高的准确性。
针对源-目的流量估计解的不稳定性和求解方法的复杂性,提出一种基于高斯混合模型的流量矩阵估算算法,它充分利用高斯混合模型的物理意义,使数据聚类的次数减少,并利用Expectation-Maximization算法估算出模型的参数,提高求解的稳定性。实验结果证明了该方法的有效性。
针对源—目的(OD)流量估计解的不稳定性和求解方法的复杂性,将广义线性反演应用于大尺度网络流量矩阵估计,降低求解方法的复杂性;采用奇异值分解(SVD)获得阻尼系数,提高了求解的稳定性;采用历史均值和链路测量数据相结合决定反演初值,降低多解性。Abilene网络的实际数据仿真结果表明,提出的算法能够在保证较高实时性的前提下,提高计算精度。

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