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基于BPNN端到端时延预测的多路传输调度
文献摘要：
针对移动异构网络环境网络参数动态变化、多路传输过程中数据包乱序引发的吞吐量下降等问题,提出一种基于BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)端到端时延预测的多路传输调度方法,通过BP神经网络的构建、训练和学习,实现对端到端传输时延的更准确预测,以此为基础,对子流拥塞状况及网络状态进行综合评估后实施数据调度.仿真结果表明,该方法可有效减少数据包乱序的发生,实现负载均衡,提高网络吞吐量.
文献关键词：
多路传输;数据包乱序;数据调度;端到端传输时延;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
苏旭东;衷璐洁
作者机构：
首都师范大学 信息工程学院,北京 100048
文献出处：
引用格式：
[1]苏旭东;衷璐洁-.基于BPNN端到端时延预测的多路传输调度)[J].计算机工程与设计,2022(01):66-72
A类：
移动异构网络,数据包乱序
B类：
BPNN,端到端时延,时延预测,多路传输,网络环境,网络参数,输过,back,propagation,neural,network,调度方法,端到端传输时延,准确预测,对子,拥塞,网络状态,数据调度,少数据,负载均衡,网络吞吐量
AB值：
0.281462
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