本文關(guān)鍵詞：混合SDN的自適應(yīng)流量估計(jì)方法

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【摘要】：流量矩陣是混合軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)流量工程的重要輸入,但難以全部直接測量,已有的估計(jì)方法主要針對傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡(luò),不完全適用于混合SDN網(wǎng)絡(luò)。針對該問題,提出一種基于源-目的(OD)流聚類的自適應(yīng)多Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。通過對OD流按照時(shí)間變化模式進(jìn)行聚類,將單一的高維訓(xùn)練樣本分解為多個(gè)低維訓(xùn)練樣本,強(qiáng)化各低維樣本的關(guān)鍵特征,以訓(xùn)練相應(yīng)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)成多Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并利用混合SDN中部分OD流可以持續(xù)精確測量的特點(diǎn),根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變化動態(tài)調(diào)整估計(jì)算法的參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與廣義層析重力算法相比,該算法具有更高的估計(jì)精度和更好的自適應(yīng)能力。
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)未來網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室;中國酒泉衛(wèi)星發(fā)射中心;
【關(guān)鍵詞】： 軟件定義網(wǎng)絡(luò) 流量矩陣估計(jì) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 聚類 K均值 自適應(yīng)性
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61233003,61203256) 國家“863”計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(2014AA06A503)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 中文引用格式:李曉方,王子磊,奚宏生.混合SDN的自適應(yīng)流量估計(jì)方法[J].計(jì)算機(jī)工程,2016,42(3):103-110.英文引用格式:Li Xiaofang,Wang Zilei,Xi Hongsheng.Adaptive Traffic Estimation Method for Hybrid SDN[J].ComputerEngineering,2016,42(3):103-110.1概述軟件定義網(wǎng)絡(luò)(

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：808518