【摘 要】
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随着通信网网络规模不断扩大,网络拓扑结构日益复杂,产生了专用通信网络传输时延变化与波动性增大的问题,本文通过研究通信网络时延预测算法模型,对专用窄带通信网网络传输时延进行预测,从而达到管理网络资源,减小网络拥塞,合理分配路由,降低传输时延的目的。神经网络预测模型在对网络时延数据这种随机时变的时间序列数据进行预测时,具有拟合性强,精确度高的优点。本文针对基于神经网络的网络时延预测模型进行了深入研究,
【机 构】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
【出 处】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
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随着通信网网络规模不断扩大,网络拓扑结构日益复杂,产生了专用通信网络传输时延变化与波动性增大的问题,本文通过研究通信网络时延预测算法模型,对专用窄带通信网网络传输时延进行预测,从而达到管理网络资源,减小网络拥塞,合理分配路由,降低传输时延的目的。神经网络预测模型在对网络时延数据这种随机时变的时间序列数据进行预测时,具有拟合性强,精确度高的优点。本文针对基于神经网络的网络时延预测模型进行了深入研究,主要内容如下:首先对传统的ARIMA、BP神经网络、GA-BP神经网络预测算法进行研究,仿真预测此窄带通信网的网络时延数据。其次针对专用窄带通信网的网络时延数据时间关联性较强的特点,提出了基于WOA-LSTM神经网络预测算法,其是在LSTM神经网络算法模型的基础上,通过WOA算法优化LSTM神经网络的初始隐含层神经元个数与初始学习率两个参数,在多个参数组合中进行局部搜索与全局搜索相结合的最优化搜索方式,从而提高算法模型预测精确度的一种改进LSTM神经网络时延预测算法。运用WOA-LSTM算法对本文专用窄带通信网网络时延进行仿真预测,与传统预测算法模型进行对比,结果表明:相较于ARIMA算法预测精确度提高了80%;比BP神经网络算法预测精确度提高了 77%;比GA-BP神经网络算法预测精确度提高了47%。在对不同主传链路下的专用窄带通信网网络时延预测时,WOA-LSTM神经网络预测误差范围变化最小,表明其鲁棒性最强。为下一步工程实施奠定了理论基础。
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