IP骨干网络流量矩阵估计算法研究

流量矩阵估计的高度病态特性,使得要精确地估计流量矩阵变得非常困难,如何克服这一问题的病态特性是当前面临的主要挑战。该文研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计问题,并利用BP神经网络的强大建模功能来捕捉流量矩阵的特征,通过将流量矩阵估计描述成约束条件下的最优化过程,能成功地克服这一问题的病态特性。仿真结果表明基于BP神经网络的估计算法具有明显的性能改善。