基于BPNN端到端时延预测的多路传输调度

摘要

针对移动异构网络环境网络参数动态变化、多路传输过程中数据包乱序引发的吞吐量下降等问题,提出一种基于BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)端到端时延预测的多路传输调度方法,通过BP神经网络的构建、训练和学习,实现对端到端传输时延的更准确预测,以此为基础,对子流拥塞状况及网络状态进行综合评估后实施数据调度。仿真结果表明,该方法可有效减少数据包乱序的发生,实现负载均衡,提高网络吞吐量。