【摘 要】
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网络排队时延在了解网络行为、分析网络安全状况等方面意义重大。传统测量技术预测的对象集中在网络流量和往返时延上，在时效性和准确性等方面存在不足，容易忽略突发的事件。带
【机 构】
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中国人民解放军91054部队; 中国舰船研究设计中心; 武汉大学电子信息学院;
【基金项目】
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国防基础科研计划资助项目(JCKY2018207C121)
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网络排队时延在了解网络行为、分析网络安全状况等方面意义重大。传统测量技术预测的对象集中在网络流量和往返时延上，在时效性和准确性等方面存在不足，容易忽略突发的事件。带内测量技术令交换机内部细粒度状态信息的获取成为现实。本文通过带内测量技术对网络细粒度的参数进行获取并进行转换，为预测模型提供延时和利用率特征；然后基于LSTM模型的多尺度融合预测方法，对不同的采样尺度的数据进行融合，最后在流式计算的框架下，对网络排队时延进行分析预测。实验结果表明，综合考虑实时性和准确性，不同时间尺度融合的LSTM模型中，3个尺度融合的LSTM模型预测效果最好；与其他预测模型进行比较，结果表明本文提出的多时间尺度融合的LSTM模型的效果更好。
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