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认知网络中一种基于神经网络预测模型的负载均衡算法

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-10页
1 绪论第10-19页
   ·选题背景第10-12页
     ·认知网络的研究与发展第10页
     ·认知网络的概念与模型第10-12页
   ·研究现状第12-16页
     ·流量预测模型发展现状第13-14页
     ·负载均衡的研究现状第14-15页
     ·存在的问题第15-16页
   ·论文的主要工作研究内容与创新性第16-17页
     ·论文的研究内容第16-17页
     ·论文的研究意义第17页
     ·论文的创新性体现第17页
   ·论文组织第17-19页
2 当前网络中负载均衡理论综述第19-32页
   ·负载均衡概述第19-21页
     ·负载均衡的必要性分析第19页
     ·现有的负载均衡算法第19-21页
     ·现有负载均衡算法存在问题第21页
   ·基于流量预测模型的负载均衡算法第21-22页
   ·应用于负载均衡的流量预测模型相关理论第22-32页
     ·流量预测的两种模型第22-23页
     ·流量预测的三种方法第23-26页
     ·认知网络中流量预测方法比较分析第26-27页
     ·神经网络流量预测模型综述第27-32页
3 认知网络中基于神经网络预测组合模型的改进第32-40页
   ·新的神经网络预测组合模型的选择第32-35页
     ·神经网络预测组合模型第32-34页
     ·拟改进的网络预测组合模型的选择第34-35页
   ·改进的神经网络预测组合模型第35-39页
     ·神经网络预测组合模型改进思路描述第35-36页
     ·改进的神经网络预测组合模型算法描述第36-39页
   ·改进的神经网络预测组合模型优势分析第39-40页
4 一种基于神经网络预测模型的负载均衡算法第40-45页
   ·基于预测模型的流量调度与负载均衡技术方案描述第40-41页
     ·总体算法方案第40-41页
     ·预测模型算法方案第41页
   ·基于神经网络预测模型的流量调度算法(NNPMA)第41-43页
     ·NNPMA算法设计第41-42页
     ·NNPMA算法实现第42-43页
   ·基于神经网络预测模型的流量调度算法的认知性体现第43-44页
   ·基于神经网络预测模型的流量调度算法可行性分析第44-45页
5 仿真实现第45-58页
   ·OPNET简介第45-47页
   ·仿真环境与参数说明第47-48页
     ·硬件环境第47页
     ·软件环境第47-48页
     ·仿真协议、参数选择第48页
   ·仿真实现第48-53页
     ·进程模型第49-51页
     ·节点模型第51-52页
     ·网络模型第52-53页
   ·仿真结果对比分析第53-58页
     ·网络流量预测结果第53-55页
     ·服务器负载效果分析第55-56页
     ·网络延迟第56-58页
6 结论第58-60页
   ·研究结论第58页
   ·进一步研究工作展望第58-60页
参考文献第60-64页
学位论文数据集第64页

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