Förseningen från end-to-end-paket i mobilt ad hoc-nät beror på många inflytelserika variabler, t.ex. väglängd från källa till destination, genomsnittliga grannar till mellanliggande humle, störningar från andra sändningar och kontrollprotokoll för medium åtkomst osv. Därför är det mycket svårt men nödvändigt att exakt förutsäga end-to-end-paketfördröjning för QoS (Quality of Service) routing i mobilt annonshoc-nätverk (MANET). I denna artikel har vi försökt att utvärdera tillämpligheten och kapaciteten hos artificiella neurala nätverk för förutsägelse av end-to-end paket fördröjning i mobila ad hoc-nätverk miljö. Vi har använt sökvägslängd och genomsnittligt antal grannar mellan källmålpar som indataparametrar för att beräkna fördröjningen. I den aktuella studien utvecklade vi två modeller baserade på Radial Basis Function (RBF) nätverk och Generalized Regression Neural Network (GRNN). Tre olika datamängder som består av fördröjning, sökvägslängd och genomsnittliga grannar erhålls med hjälp av nätverkssimulator för tre olika routingprotokoll nämligen (i) Ad-hoc On-demand Distance Vector (AODV) routing, (ii) Destination Sequenced Distance Vector (DSDV) routing och (iii) Dynamic Source Routing (DSR). Enligt olika resultatutvärderingskriterium fann vi att GRNN ger bättre förutsägelse än RBF-nätverket.
Singh och Al. I REF föreslogs förutsägelse om end-to-end paket fördröjning i mobilt ad hoc-nätverk med hjälp av AODV, DSDV och DSR routing baserad på Generalized Regression Neural Network (GRNN) och Radial Basis funktion.
Delay Prediction in Mobile Ad Hoc Network using Artificial Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}