北京邮电大学学报
北京郵電大學學報
북경유전대학학보
JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS
2008年
5期
61-64
,共4页
张晋豫%黄成富%王众%梁满贵
張晉豫%黃成富%王衆%樑滿貴
장진예%황성부%왕음%량만귀
以太无源光网络%神经网络%轮巡%优化
以太無源光網絡%神經網絡%輪巡%優化
이태무원광망락%신경망락%륜순%우화
利用由多个关键报告生成的插值多项式预测方程来预测未来几个周期的业务量,通过1个消息(grant)对多个周期的授权,节省了带宽和减少了数据包的时延,建立了知识支撑系统(KSS)系统,通过偏导(DC)寻优法来优化关键周期和预测周期的个数,通过神经网络来优化非线形预测方程的调节因子.仿真结果很好地验证了它的效果.
利用由多箇關鍵報告生成的插值多項式預測方程來預測未來幾箇週期的業務量,通過1箇消息(grant)對多箇週期的授權,節省瞭帶寬和減少瞭數據包的時延,建立瞭知識支撐繫統(KSS)繫統,通過偏導(DC)尋優法來優化關鍵週期和預測週期的箇數,通過神經網絡來優化非線形預測方程的調節因子.倣真結果很好地驗證瞭它的效果.
이용유다개관건보고생성적삽치다항식예측방정래예측미래궤개주기적업무량,통과1개소식(grant)대다개주기적수권,절성료대관화감소료수거포적시연,건립료지식지탱계통(KSS)계통,통과편도(DC)심우법래우화관건주기화예측주기적개수,통과신경망락래우화비선형예측방정적조절인자.방진결과흔호지험증료타적효과.
