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基于随机规划的IP流量矩阵估计方法的研究的中期报告
本次研究旨在探究基于随机规划的IP流量矩阵估计方法，通过对已有的研究进行总结和分析，确定研究方法和实验设计，并进行初步实验，为后续研究打下基础。
首先，我们对已有的相关研究进行了梳理和总结。在IP流量矩阵估计方面，已有的方法主要包括基于样本矩阵分解的方法、基于协同过滤的方法和基于随机规划的方法。其中，基于随机规划的方法因其相对简单且易于实现，被广泛应用于IP流量矩阵估计问题中。此外，我们还探讨了IP流量矩阵估计的应用场景和重要性，并对随机规划方法的相关理论进行了简要介绍。
其次，我们确定了本次研究的具体内容和实验设计。我们将采用随机规划方法对IP流量矩阵进行估计，并对估计结果进行评估。具体来说，我们将选取一组真实的IP流量数据，并将其分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练和参数调优，测试集用于评估模型的表现和精度。在模型训练过程中，我们将选取不同的随机数种子和迭代次数，并比较不同参数下模型的效果差异。最后，我们将采用MAE（MeanAbsoluteError，平均绝对误差）和RMSE（RootMeanSquareError，均方根误差）等指标对模型进行评估。
最后，我们进行了初步实验，并对实验结果进行了分析。我们选取了一组真实的IP流量数据，并将其分为训练集和测试集。在模型训练过程中，我们采用了不同的随机数种子和迭代次数，并比较了不同参数下模型的效果差异。实验结果表明，随机规划方法能够较好地估计IP流量矩阵，并且在迭代次数较大时，模型的表现有所提升。此外，我们还发现，在确定参数的过程中，不同的随机数种子对模型影响较大，因此需要多次实验并取平均值来提高模型的稳定性和精度。
总之，本次研究对基于随机规划的IP流量矩阵估计方法进行了探讨和研究，确定了研究内容和实验设计，并进行了初步实验和结果分析。未来，我们将进一步完善实验设计和进行更多的实验，以提高模型的精度和实用性。