基于广义线性反演的流量矩阵估计算法

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针对源—目的(OD)流量估计解的不稳定性和求解方法的复杂性,将广义线性反演应用于大尺度网络流量矩阵估计,降低求解方法的复杂性;采用奇异值分解(SVD)获得阻尼系数,提高了求解的稳定性;采用历史均值和链路测量数据相结合决定反演初值,降低多解性。Abilene网络的实际数据仿真结果表明,提出的算法能够在保证较高实时性的前提下,提高计算精度。
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