基于神经网络的NGN承载网性能评价体系的研究

论文摘要

下一代网络(NGN)是当前通信业界广泛讨论的热点与焦点。在使用通信网络提供的服务进行数据传递的过程中,通信网络的可靠性、生存性,网络服务的可用性、可控性等问题都成为了网络运营商、政府监管部门和广大网络用户关注的重点。为了了解网络的这些特性,网络测量技术给出了一些针对NGN承载网的性能参数指标,这些指标包括：时延、丢包率、抖动等等。但是在规划、建设或维护网络时候,单个指标并不利于反映网络的整体特性；并且,有些指标的内容过于专业,不利于广大用户对网络整体性能进行了解,人们希望能够构建一个同时够考虑多个指标的整体评价模型来直观的了解网络；传统的网络性能整体评价方法都或多或少的具有需要构建隶属函数,无法精确描述网络级别区间内的变化特性以及设计过程中具有较大的人为因素等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于神经网络的NGN承载网性能评价体系,其思想是选取NGN承载网最关注的性能参数,利用神经网络适合模式分类、解决非线性问题、擅长大规模数据处理等特点,构建一种基于神经网络的网络性能整体评价模型,即将多个指标转换成一个能够反映网络整体情况的指标。为了便于比较分析,本文选取四种典型的神经网络模型：BP网络、径向基函数网络、自组织竞争网络和反馈网络。在介绍神经网络原理的基础上,构建基于这四种神经网络的整体评价模型,通过仿真实验和实例分析,比较各个模型的特点,并对四种网络模型输出的评价结果进行了分析比对,验证了基于神经网络的NGN承载网评价体系模型的正确性和实用性。文章的最后,通过对评价体系模型进行改进,构建了基于BP网络和径向基函数网络的网络性能预测模型。通过实例分析,使基于神经网络的NGN承载网网络性能预测模型的有效性和可参考价值也得到了验证。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.1.1 课题的研究背景
• 1.1.2 课题的研究意义
• 1.2 研究现状与评述
• 1.3 论文的内容框架、研究方法及创新
• 1.3.1 主要研究内容和框架
• 1.3.2 研究方法
• 1.3.3 论文的创新之处
• 第2章 NGN承载网及其性能评价体系介绍
• 2.1 NGN承载网简介
• 2.1.1 NGN承载网的概念
• 2.1.2 NGN承载网的网络层次结构
• 2.2 NGN网络性能指标的定义
• 2.3 现有的网络性能评价方法研究
• 第3章 人工神经网络简介
• 3.1 人工神经网络的产生和发展
• 3.2 神经网络的结构和工作方式
• 3.2.1 人工神经元模型
• 3.2.2 神经网络的结构和工作方式
• 3.3 神经网络的学习
• 3.4 神经网络应用于网络性能评价的可行性
• 第4章 基于几种典型神经网络评价模型的构建
• 4.1 评价模型的构建思想
• 4.2 训练样本的设置和建立
• 4.3 基于BP神经网络的评价模型
• 4.3.1 模型结构设计
• 4.3.2 实验设计
• 4.4 基于径向基函数神经网络的评价模型
• 4.4.1 模型结构设计
• 4.4.2 实验设计
• 4.5 基于自组织竞争神经网络的评价模型
• 4.5.1 模型结构设计
• 4.5.2 实验设计
• 4.6 基于反馈神经网络的评价模型
• 4.6.1 模型结构设计
• 4.6.2 实验设计
• 4.7 评价模型的整合
• 4.8 小结
• 第5章 评价体系的实例验证和神经网络在网络性能预测上的应用
• 5.1 评价体系的实例验证
• 5.1.1 评价模型的使用步骤
• 5.1.2 数据的采集和来源
• 5.1.3 评价的结果和分析
• 5.2 神经网络在网络性能预测上的应用
• 5.3 小结
• 第6章 总结和展望
• 6.1 总结
• 6.2 神经网络在网络性能评价中的应用展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录A （攻读硕士期间发表的论文）