基于广义回归神经网络的流量矩阵估计

摘要：

研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计,通过使用广义回归神经网络来捕捉流量矩阵特征,将流量矩阵估计描述成马氏距离下的最优化过程,能成功克服流量矩阵估计的病态特性,获得精确的估计值.仿真结果表明,该估计算法具有更高的估计精度和显著的性能改善.

关键词：流量矩阵估计、网络流量、广义回归神经网络、马氏距离

所属期刊栏目：26

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60572092,60872033

在线出版日期：2009-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2676-2679