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大尺度IP流量矩阵估计关键技术研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-21页
第一章 绪论第21-35页
   ·研究背景第21-25页
   ·流量矩阵估计研究动态第25-33页
   ·本文的主要贡献及内容安排第33-35页
第二章 大尺度IP流量矩阵的最优化估计第35-55页
   ·引言第35-36页
   ·基于单纯形的SMBTME算法第36-43页
     ·问题定义第36-37页
     ·流量矩阵估计第37-38页
     ·算法描述第38-39页
     ·仿真和分析第39-43页
   ·基于模拟退火的SAGI算法第43-53页
     ·问题定义第43页
     ·模拟退火过程第43-47页
     ·广义反演第47-48页
     ·算法描述第48-49页
     ·仿真和分析第49-53页
   ·本章小结第53-55页
第三章 基于Fratar模型的大尺度IP流量矩阵估计第55-71页
   ·引言第55-57页
   ·基于Fratar模型的PFMFM算法第57-64页
     ·问题定义第57-59页
     ·流量矩阵估计第59-60页
     ·算法描述第60-61页
     ·仿真和分析第61-64页
   ·基于Fratar模型的ARTI算法第64-70页
     ·基于ART的递归反演第64-66页
     ·算法描述第66页
     ·仿真和分析第66-70页
   ·本章小结第70-71页
第四章 基于回归模型的大尺度IP流量矩阵估计第71-89页
   ·引言第71-73页
   ·基于马氏距离的MDRI算法第73-81页
     ·OD流建模第73-75页
     ·流量矩阵估计中的马氏距离第75-77页
     ·流量矩阵估计第77-78页
     ·算法描述第78页
     ·仿真和分析第78-81页
   ·基于GARCH模型的IP流量矩阵估计算法第81-87页
     ·问题定义第81-82页
     ·流量矩阵估计第82-83页
     ·算法描述第83-84页
     ·仿真和分析第84-87页
   ·本章小结第87-89页
第五章 基于递归神经网络的大尺度IP流量矩阵估计第89-111页
   ·引言第89-91页
   ·基于RMLP的IP流量矩阵估计算法第91-100页
     ·问题定义第91页
     ·OD流建模第91-95页
     ·算法描述第95-96页
     ·仿真和分析第96-100页
   ·基于Elman神经网络的IP流量矩阵估计算法第100-109页
     ·流量矩阵估计模型第100-103页
     ·流量矩阵反演第103-104页
     ·算法描述第104页
     ·仿真和分析第104-109页
   ·本章小结第109-111页
第六章 基于前馈神经网络的大尺度IP流量矩阵估计第111-143页
   ·引言第111-112页
   ·基于BP神经网络的BPNNI算法第112-118页
     ·流量矩阵估计建模第112-114页
     ·流量矩阵估计第114-116页
     ·算法描述第116页
     ·仿真和分析第116-118页
   ·基于GRNN的IP流量矩阵估计算法第118-127页
     ·流量矩阵估计模型第118-120页
     ·流量矩阵递归反演第120-123页
     ·算法描述第123-124页
     ·仿真和分析第124-127页
   ·基于RBF神经网络的TMRI算法第127-141页
     ·问题定义第127-128页
     ·用于流量矩阵估计的RBF神经网络模型第128-130页
     ·流量矩阵估计模型第130-131页
     ·流量矩阵递归反演第131-133页
     ·算法描述第133-134页
     ·仿真和分析第134-141页
   ·本章小结第141-143页
第七章 全文总结第143-147页
   ·工作总结第143-145页
   ·展望第145-147页
致谢第147-148页
参考文献第148-160页
本文作者在攻博期间发表、录用和投出的论文第160-163页
本文作者在攻博期间参加的科研项目第163页
本文作者在攻博期间的获奖情况第163页

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