摘 要
在数字化时代，网络拥塞控制对互联网稳定运行至关重要。随着网络流量和应用类型的增加，传统机制已不适应现代需求。绪论部分介绍了研究背景、意义、现状和目的。第二章阐述了拥塞控制的基础理论，包括网络流量、拥塞状态、基本原理和性能指标。第三章和第四章回顾了经典和现代的拥塞控制机制。第五章讨论了深度学习在拥塞控制中的应用，包括预测型控制、自适应算法和网络流量分类与管理。第六章提出了未来研究方向，包括量子计算、跨层设计、云与边缘计算环境中的拥塞优化，以及物联网与5G/6G网络的新型拥塞管理。最后一章总结了研究成果并提出结论。本研究通过整合深度学习技术，为解决网络拥塞问题提供了新视角和策略，有望提升网络使用效率与稳定性。
关键词：网络拥塞；深度学习；拥塞控制
目 录
中文摘要 1
中文关键词 1
一、拥塞控制基础理论 2
（一）网络流量与拥塞状态 2
（二）拥塞控制的基本原理 2
（三）拥塞控制的关键指标 3
二、经典拥塞控制机制 3
（一）慢启动 3
（二）拥塞避免 4
（三）快速重传与快速恢复 4
三、现代拥塞控制策略 5
（一）TCP Vegas与TCP BBR 5
（二）先进的拥塞控制算法介绍 5
（三）互联网协议IPv6的拥塞控制 6
四、深度学习在拥塞控制中的应用 7
（一）预测模型的构建与选择 7
（二）基于数据分析的拥塞预测 7
（三）强化学习应用于网络调度 7
（四）异常流量检测与处理 8
五、计算机网络拥塞控制机制的未来研究方向 8
（一）量子计算与量子通信中的拥塞控制 8
（二）跨层设计与多维度协同控制 9
（三）云与边缘计算环境的拥塞优化 9
（四）物联网与5G/6G网络的新型拥塞管理 10
六、结语 10
参考文献 10
