基于广义回归神经网络的流量矩阵估计* (2009年)

研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计，通过使用广义回归神经网络来捕捉流量矩阵特征，将流量矩阵估计描述成马氏距离下的最优化过程，能成功克服流量矩阵估计的病态特性，获得精确的估计值。仿真结果表明，该估计算法具有更高的估计精度和显著的性能改善。