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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种支持确定性应用的流量矩阵建模方法，采集通信网络数据，首先通过测量流量的持续时间定义符合指数分布的转换参数，以此为基础决定拟合的流量何时发送；其次生成预估的初始矩阵作为模型的输入，确定模型的初始粗糙的参数，然后在时间维度上应用LSTM网络进行推理预测精确化参数，最终确定流量矩阵的数学模型。本方法在奖励函数的设置上更关注确定性流的时间相关性，有效的区分了确定性流和尽力而为流的特征，建模方法更符合确定性流的总体分布特征。
主权项：1.一种支持确定性应用的流量矩阵建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：测量通信网络的流量数据，建立网络拓扑模型；构建数据库，生成具有一致性的信息，包括流量矩阵、链路负载信息、路由配置信息；步骤2：使用ONOFF模型，通过测量流量的持续发送时间定义符合指数分布的转换参数，决定流量发送的开始结束时间；步骤3：使用统计模型生成冷启动矩阵，作为流量慢启动的数据；步骤4：将步骤3生成的冷启动矩阵序列作为输入，根据确定性流的分类和特征，确定回归模型的初始参数；步骤5：根据步骤4确定的初始回归模型，生成的矩阵序列输入LSTM神经网络，然后通过softmin激活函数；步骤6：基于步骤5的训练结果进行模型参数的优化，具体是通过定义真实值和预估值的均方根误差，对于模型中的参数进行一个优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种支持确定性应用的流量矩阵建模方法
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