基于LSTM的TTE网络速率约束流量预测

时间触发以太网（TTE）中的速率约束（RC）流量为事件触发流量,在RC流量动态调度的应用场景下,若能预测未来短时间内数条RC流量到达交换节点的序列,使交换节点提前进行调度决策,以减小RC流量时延,提高网络吞吐量。对RC流量到达序列预测问题进行了研究,建立了RC流量的到达序列模型,提出了基于长短期记忆网络（LSTM）算法的RC流量预测算法。利用OMNET++工具进行TTE网络仿真,得到多组混合关键性配置下RC流量的传输数据;以此作为输入样本对预测算法进行训练和测试。实验结果显示,LSTM算法在RC流量预测问题的准确率达到了70%以上。通过对比实验说明所提算法适用于RC流量预测场景。