针对通信网络传输流量调度的难题,创新性地提出结合软件定义网络(Software Defined Network,SDN)与机器学习算法的调度方案,借助SDN控制器的强大功能,全面采集了网络数据层的关键信息。利用先进的机器学习算法,深入分析这些数据,准确预...
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针对通信网络传输流量调度的难题,创新性地提出结合软件定义网络(Software Defined Network,SDN)与机器学习算法的调度方案,借助SDN控制器的强大功能,全面采集了网络数据层的关键信息。利用先进的机器学习算法,深入分析这些数据,准确预测了未来的网络流量走势。基于这些精准的预测结果,制定了细致入微的流量调度策略,从而实现了网络流量的动态优化和高效管理。实验数据充分证明,与传统方法相比,所提出的方法在降低网络丢包率、提升资源利用率及传输性能等方面均表现出显著优势。这一创新成果不仅有效增强了网络流量的稳定性和规律性,还为通信网络传输流量调度领域开辟了新的研究路径。
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