【摘 要】
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流量矩阵是许多网络规划和流量工程任务的关键输入,精确的流量矩阵至关重要,但直接监控非常具有挑战性。因此,如何根据对有限链路的测量数据和路由信息等先验信息,通过合理建
【机 构】
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重庆邮电大学 计算机科学与技术学院 重庆 400065
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流量矩阵是许多网络规划和流量工程任务的关键输入,精确的流量矩阵至关重要,但直接监控非常具有挑战性。因此,如何根据对有限链路的测量数据和路由信息等先验信息,通过合理建模来推断流量矩阵,成为重要的研究课题。本文提出了一种基于自适应神经网络方法来估计OD对流量的测量模型.该模型主要包括三部分:首先,引入方程基于广义逆的通解,该通解作为优化流量矩阵方程的约束条件,有效地降低了OD对的模型误差;其次,提出使用Adaline网络估计流量矩阵的值,因为链路流量和OD对流量具有近似线性关系,符合Adaline刚络使用条件;最后,引入线性规划方法规划出流量矩阵的最佳值。结果证明,模型是有效的,测量误差的平均值优于其它方法.
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