基于生成对抗神经网络的流量生成方法研究
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>1719 K
標(biāo)簽： 网络仿真 网络流量生成 生成对抗神经网络
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文檔介紹：网络仿真中的流量生成对于确保仿真效果至关重要。目前常见的网络流量生成器通常基于某种随机模型，生成的流量只能服从指定的随机分布。实际网络中的随机模型往往难以确定，导致现有模型对真实网络流量的仿真有一定的偏差。为了解决这些问题，提出了基于生成对抗神经网络的时空相关流量生成模型；对网络流量数据改进了其编码方式，并使用 Z-score 处理流量数据，使数据趋于标准正态分布；提出了一种网络流量时空相关性的度量方法。实验结果表明，相较于现有的基线生成方式，所提出的方法在真实性和相关性的度量上平均提高了9%。
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