I detta dokument presenteras NeuTM, ett ramverk för nät Traffic Matrix (TM) förutsägelse baserad på Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks (LSTM RNNs). TM förutsägelse definieras som problemet med att uppskatta framtida nättrafikmatris från tidigare och uppnådda nättrafikdata. Den används i stor utsträckning inom nätverksplanering, resursförvaltning och nätsäkerhet. Long Short-Term Memory (LSTM) är en specifik återkommande neurala nätverk (RNN) arkitektur som är väl lämpad att lära sig från data och klassificera eller förutsäga tidsserier med tidsfördröjningar av okänd storlek. LSTMs har visat sig modellera långdistansberoenden mer exakt än konventionella RNNs. NeuTM är ett LSTM RNN-baserat ramverk för att förutsäga TM i stora nätverk. Genom att validera vårt ramverk för verkliga data från GÉANT-nätverket visar vi att vår modell konvergerar snabbt och ger toppmoderna TM förutsägelseprestanda.
Författarna till REF föreslår en ram för nät Traffic Matrix (TM) förutsägelse baserad på Recurrent Neural Networks utrustade med Long Short-Term Memory enheter, dvs. RNN LSTM.
NeuTM: A neural network-based framework for traffic matrix prediction in SDN
{'venue': 'NOMS 2018 - 2018 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium', 'journal': 'NOMS 2018 - 2018 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}