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1. 毕业设计（论文）主要内容：
软件定义网络（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｆｉｎｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＳＤＮ）是一种发展潜力巨大的新型网络架构，它的核心思想是转发与控制分离。
本课题对ＳＤＮ中的网络流量预测模型问题进行研究，采用基于深度学习模型（ＮＴＰＮＮ）的流量预测方法，其核心思想是：在预测交换机转发流量不大的情况下尝试使交换机端口进入休眠，并将流量规划到其它路径上，从而实现ＳＤＮ转发设备的节能并通过实验验证流量预测模型的可行性。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅相关文献资料15篇以上（其中近五年外文文献不少于3篇)。
2. 完成开题报告。
3. 针对基于深度学习流量预测模型的节能系统进行研究，通过预处理模块、流量预测模块、节能策略模块三个部分重点研究系统的构建方法和工作流程。经过逐步分析和实验测试，阐明ＳＤＮ中基于深度学习流量预测的节能系统实现的合理性及优点。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
第4周—第5周 论文开题；
第6周—第12周撰写论文初稿；
4. 主要参考文献
［１］Chestnut S R, Zenklusen R. Hardness and approximation for networkflow interaction [J], Networks, 2017, 158(13):1441-1455.
［２］Imai H. Network-flow algorithms for lower-truncated transversalpolymatroids [J], Journal of the Operations Research Society of Japan, 2017, 26(3):186-211.
［３］Tan M C, Wong S C, Xu J M, et al. An aggregation approach toshort-term traffic flow prediction [J], IEEE Transactions on IntelligentTransportation Systems, 2009,10(1):60-69.
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