利用数据挖掘技术改进TCP CUBIC拥塞控制算法

张錋; 毛澍; 李彦庆; 张晶晶; 武宏斌; 韩啸

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利用数据挖掘技术改进TCP CUBIC拥塞控制算法

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TCP CUBIC拥塞控制算法无法主动判断拥塞和预测丢包.为解决这一难题,算法首先采集网络节点数据,利用多维关联挖掘方法建立模型,引用RTT最大值和最小值变化率判定网络拥塞;然后划分拥塞等级,利用动态神经网络算法训练模型,确定拥塞窗口的立方增长因子λ和线性增长参数S数值大小,制定不同策略主动调整拥塞窗口增长速度,利用贝叶斯学习推理策略,动态学习预测连接路径丢包概率;最后,结果表明改进算法能有效调整拥塞和预测丢包.

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来源
《计算机应用研究》 |2018年第10期|3044-3047|共4页
作者
张錋; 毛澍; 李彦庆; 张晶晶; 武宏斌; 韩啸;
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作者单位

全球能源互联网研究院信息通信研究所;

北京102209;

全球能源互联网研究院信息网络安全国网重点实验室;

北京102209;

全球能源互联网研究院信息通信研究所;

北京102209;

全球能源互联网研究院信息网络安全国网重点实验室;

北京102209;

全球能源互联网研究院信息通信研究所;

北京102209;

全球能源互联网研究院信息网络安全国网重点实验室;

北京102209;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
数据挖掘; 关联挖掘; 拥塞控制; 往返时延;

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