機器學習技術在地質災害監測設備故障排查通信網絡阻塞控制中的應用

摘要：隨著機器學習技術的發展，機器學習算法已在解決許多領域的復雜問題中取得了顯著的成果，包括金融、醫療、交通和零售等領域。在網絡阻塞控制中，基于機器學習的計算模型可為復雜通信網絡的阻塞控制提供一個新的解決方案。與基于規則的傳統擁塞控制算法相比，機器學習方法能從歷史經驗中進行學習并做出預測決策，其表現優于傳統方法。本文首先對機器學習在網絡阻塞領域的應用進行梳理，之后重點探討了其在地質災害監測設備故障排查通信網絡阻塞控制中的應用及挑戰，最后對基于機器學習的網絡阻塞方法的應用前景進行了展望。

關鍵詞：通信；機器學習；阻塞控制；復雜通信網絡

一、引言

隨著數據中心、WiFi、5G、6G和衛星通信等應用的發展，網絡阻塞成為普遍問題。其會導致網絡性能低下，影響通信速度和可靠性。網絡擁塞控制（CC）是提高傳輸效率的重要技術，通過監控和調整網絡狀態以保持網絡暢通。網絡擁塞時，通過減少數據傳輸量來避免丟包和延遲，通常在網絡層或傳輸層實現。互聯網傳輸協議是基于分組交換的最優轉發，端到端控制為應用程序提供可靠服務[1]。當主機通過網絡發送過量數據包時，需進行CC以提高網絡吞吐量，同時避免過載導致的數據丟包，并確保端到端會話的公平性。傳統CC算法分為兩種類型：端到端（End-to-End）型網絡 CC和網絡輔助（Network-Assisted）型網絡 CC。

在端到端擁塞控制領域，有多種研究關注TCP協議在無線網絡中對丟包原因的識別策略。……