利用数据挖掘技术改进TCP CUBIC拥塞控制算法

摘要：

TCP CUBIC拥塞控制算法无法主动判断拥塞和预测丢包.为解决这一难题,算法首先采集网络节点数据,利用多维关联挖掘方法建立模型,引用RTT最大值和最小值变化率判定网络拥塞;然后划分拥塞等级,利用动态神经网络算法训练模型,确定拥塞窗口的立方增长因子λ和线性增长参数S数值大小,制定不同策略主动调整拥塞窗口增长速度,利用贝叶斯学习推理策略,动态学习预测连接路径丢包概率;最后,结果表明改进算法能有效调整拥塞和预测丢包.

关键词：数据挖掘、关联挖掘、拥塞控制、往返时延

所属期刊栏目：35

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-12-21（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：3044-3047