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网络工程中网络拥塞成因深度解析与动态缓解对策研究
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摘要:针对网络工程动态环境拥塞现象,提出了智能预测和主动调控,分层协同控制架构以及多技术融合等优化对策。 智能预测利用机器学习模型对流量进行准确预判并与主动调控相结合,减少拥塞的发生。分层协同架构集成了边缘 - 控制 - 核心资源并构建闭环反馈机制,提高了响应速度。多技术融合方案将 AI, 区块链和意图驱动网络整合在一起,实现了跨域 可信协作和自动化策略部署。经过实验验证,上述策略成功地将网络拥塞的发生率减少了 41%,响应时间缩短到了 280 毫秒, 同时资源的使用效率也提高了 38%,为在高动态网络环境中的拥塞管理提供了全面的解决策略。
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