基于BP神经网络的TCP协议改进研究

为解决Internet中的网络拥塞问题,提高网络传输性能,本文提出一种改进的RED算法;RED算法会使得队列长度经常保持在最大限制队列长度附近,从而使网络中数据包的传输延迟较大,网络吞吐量较低。本文运用BP神经网络的预测功能对网络状况进行预测分析,控制路由器上包的平均队列的长度,使得队列能够平滑的渡过拥塞,减少出现TCP断流情况,降低包的传输延迟。用NS2进行仿真实验,结果表明,与RED算法比较,改进后的BPRED算法能有效减小网络数据包的延迟,提高TCP数据流在混合网络中的竞争力,并提高网络的吞吐量。