混合SDN的自适应流量估计方法

发布时间：2017-09-07 08:37

  本文关键词：混合SDN的自适应流量估计方法

  更多相关文章： 软件定义网络 流量矩阵估计 神经网络 聚类 K均值 自适应性

【摘要】：流量矩阵是混合软件定义网络(SDN)流量工程的重要输入,但难以全部直接测量,已有的估计方法主要针对传统IP网络,不完全适用于混合SDN网络。针对该问题,提出一种基于源-目的(OD)流聚类的自适应多Elman神经网络算法。通过对OD流按照时间变化模式进行聚类,将单一的高维训练样本分解为多个低维训练样本,强化各低维样本的关键特征,以训练相应的Elman神经网络,构成多Elman神经网络模型,并利用混合SDN中部分OD流可以持续精确测量的特点,根据网络状态变化动态调整估计算法的参数。实验结果表明,与广义层析重力算法相比,该算法具有更高的估计精度和更好的自适应能力。
【作者单位】： 中国科学技术大学未来网络实验室;中国酒泉卫星发射中心;
【关键词】： 软件定义网络 流量矩阵估计 神经网络 聚类 K均值 自适应性
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61233003,61203256) 国家“863”计划基金资助项目(2014AA06A503)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 中文引用格式:李晓方,王子磊,奚宏生.混合SDN的自适应流量估计方法[J].计算机工程,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概述软件定义网络(

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本文编号：808518