【摘 要】
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利用主成分分析法获取端到端网络流量的主要特征分量并获得其初始估计结果．为克服其初值敏感性将估计结果作为遗传算法的初始值、链路流量估计偏差作为遗传算法的适应度函数，通
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China （No. 61071124）, the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of I-Iigher Education （No. 20100042120035）, the Program for New Century Excellen
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利用主成分分析法获取端到端网络流量的主要特征分量并获得其初始估计结果．为克服其初值敏感性将估计结果作为遗传算法的初始值、链路流量估计偏差作为遗传算法的适应度函数，通过构建合适的交叉和变异概率函数来控制遗传算法的交叉和变异过程．采用合适的约束迭代函数，利用遗传算法通过迭代寻优获得端到端流量的估计结果，仿真结果表明所提出的方法是可行的．
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