本文關鍵詞：混合SDN的自適應流量估計方法

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【摘要】：流量矩陣是混合軟件定義網絡(SDN)流量工程的重要輸入,但難以全部直接測量,已有的估計方法主要針對傳統(tǒng)IP網絡,不完全適用于混合SDN網絡。針對該問題,提出一種基于源-目的(OD)流聚類的自適應多Elman神經網絡算法。通過對OD流按照時間變化模式進行聚類,將單一的高維訓練樣本分解為多個低維訓練樣本,強化各低維樣本的關鍵特征,以訓練相應的Elman神經網絡,構成多Elman神經網絡模型,并利用混合SDN中部分OD流可以持續(xù)精確測量的特點,根據網絡狀態(tài)變化動態(tài)調整估計算法的參數(shù)。實驗結果表明,與廣義層析重力算法相比,該算法具有更高的估計精度和更好的自適應能力。
【作者單位】： 中國科學技術大學未來網絡實驗室;中國酒泉衛(wèi)星發(fā)射中心;
【關鍵詞】： 軟件定義網絡 流量矩陣估計 神經網絡 聚類 K均值 自適應性
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61233003,61203256) 國家“863”計劃基金資助項目(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的自適應流量估計方法[J].計算機工程,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概述軟件定義網絡(

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本文編號：808518