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申请/专利权人：沈阳理工大学

摘要：本发明公开了一种流量预测下结合改进队列管理算法的AOS智能帧生成方法，包括以下步骤：使用基于遗传算法优化小波神经网络的预测方法对信源ONOFF模型产生的自相似流量进行预测；将预测结果引入改进的队列管理算法，队列管理模块采用改进的EARED队列管理算法；经过队列管理的流量接着进入帧生成模块，将数据流进行封装成帧，其中帧生成模块采用粒子群优化人工鱼群算法；对成帧的数据进行虚拟信道调度，虚拟信道调度模块选择采用边界可移动的虚拟信道调度算法，最终完成数据流的传输过程。本发明能够有效地减少网络拥挤堵塞的产生，减少延时、降低丢包率、增加吞吐量等网络技术性指标。

主权项：1.一种流量预测下结合改进队列管理算法的AOS智能帧生成方法，其特征在于，包括以下步骤：使用基于遗传算法优化小波神经网络的预测方法对信源ONOFF模型产生的自相似流量进行预测；将预测结果引入改进的队列管理算法，队列管理模块采用改进的EARED队列管理算法；经过队列管理的流量接着进入帧生成模块，将数据流进行封装成帧，其中帧生成模块采用粒子群优化人工鱼群算法；对成帧的数据进行虚拟信道调度，虚拟信道调度模块选择采用边界可移动的虚拟信道调度算法，最终完成数据流的传输过程；其中，所述改进的EARED队列管理算法为：改进的EARED算法在[maxth,2maxth]阈值间采用二元激进函数；通过对数据包丢弃概率函数和扩展最大阈值的调整，最终获得实际EARED丢弃概率分布函数式18； 改进后的EARED算法引入了目标队列，目标队列范围设定为[d1,d2]，其中d1＝minth+0.4maxth-minth，d2＝minth+0.6maxth-minth，利用这个范围和平均队列长度的关系计算maxp值，实现参数动态调整，调整后的maxp如公式19所示； 其中α,β的计算公式如式20所示； 公式中的α，β为maxp的动态调整参数；其中，所述粒子群优化人工鱼群算法为：首先初始化粒子的速度，其公式如21，然后将粒子群优化算法的速度vi引入人工鱼群算法中，并初始化各项参数，其各行为的速度更新公式分别为：vi＝0.5*rands121觅食行为： 聚群行为： 追尾行为： 位置更新公式为：xnext＝xi+vnext25引入记忆行为模式，通过参考人工鱼自身经历的最优的位置来决定其接下来朝哪个方向移动，其公式为： 为直至第t次迭代时人工鱼所记忆的自身经历过的最优位置的矢量。

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权利要求：

百度查询： 沈阳理工大学 流量预测下结合改进队列管理算法的AOS智能帧生成方法