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基于拓扑链路识别的光网络流量数据合成算法
文献摘要：
基于深度学习的光网络流量诊断与预测等场景中,由于保密等原因,光链路的流量数据采集和存储工作受限.针对数据量少而无法支撑深度学习的问题,文章提出了一种基于拓扑链路识别的光网络流量数据合成算法,其核心思想是在生成对抗网络框架下,联合基于光网络拓扑的条件生成模型和基于光网络流量的数据合成模型,以自监督的方式合成指定光链路的流量数据.仿真结果表明,所提算法合成的光网络流量数据在自相关系数指标上与真实数据接近且使得基于全连接神经网络的流量预测模型准确率达到95％以上.
文献关键词：
光网络;深度学习;流量预测;数据合成
中图分类号：
作者姓名：
周刚;吴树霖;张江龙;吴小华;庄浩涛;赵永利
作者机构：
国网福建省电力有限公司,福州 350003;国网福建省电力有限公司信息通信分公司,福州 350003;安徽继远软件有限公司,合肥 230088;北京邮电大学,北京 100876
文献出处：
引用格式：
[1]周刚;吴树霖;张江龙;吴小华;庄浩涛;赵永利-.基于拓扑链路识别的光网络流量数据合成算法)[J].光通信研究,2022(01):31-36
A类：
B类：
链路,光网络,网络流量,流量数据,数据合成,成算,保密,光链,数据量,核心思想,生成对抗网络,网络框架,网络拓扑,生成模型,合成模型,自监督,自相关系数,真实数据,全连接神经网络,流量预测模型,模型准确率
AB值：
0.262566
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