Advertisement

Tidal-Traffic-Aware-Routing-_交通潮汐感知的弹性光网络_

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出一种基于交通潮汐现象的灵活路由算法，以优化光网络资源利用效率，提升数据传输性能和用户体验。 弹性光网络中虚拟网络映射的潮汐算法，基于Java语言实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Tidal-Traffic-Aware-Routing-_交通潮汐感知的弹性光网络_
    优质
    本研究提出一种基于交通潮汐现象的灵活路由算法，以优化光网络资源利用效率，提升数据传输性能和用户体验。 弹性光网络中虚拟网络映射的潮汐算法，基于Java语言实现。
     
  • 弹性光网络-概述
    优质
    弹性光网络是一种先进的通信技术，通过灵活配置波长资源，实现高效的数据传输和网络管理，支持多样化业务需求。 弹性光网络是一种灵活且高效的通信技术，能够根据需求动态调整带宽资源，适用于多种应用场景，如数据中心互联、云计算服务以及大容量数据传输等。这种网络架构通过采用先进的波长复用技术和智能控制平面来实现资源的高效利用和快速响应能力。
     
  • 潮汐潮位特性值提取
    优质
    《潮汐潮位特性值提取》旨在研究和分析沿海地区潮汐数据，通过数学模型和技术手段精确提取反映潮汐变化规律的关键参数，为海洋科学研究、海岸工程设计及环境评估提供重要依据。 该系统能够根据输入的时间和潮位数据自动计算高潮位、低潮位及其对应时间，并得出潮差值。它还能生成图表并将结果保存到Excel文件中。
     
  • Selfless-Traffic-Routing-Testbed: 基于SUMO的无自私交通路由测试平台
    优质
    简介：Selfless-Traffic-Routing-Testbed是一个基于SUMO（仿真通用移动性）的交通流模拟平台，专注于研究和测试在智能交通系统中实现非自私或公益导向的路由算法的有效性和性能。该平台为研究人员提供了一个灵活且可定制的环境来分析无自私原则下的车辆路径选择对缓解交通拥堵、减少环境污染及提高道路使用效率的影响。 基于SUMO（STR-SUMO）的无私流量路由测试平台是建立在交通模拟平台SUMO之上的项目。该项目旨在提供一个测试环境，在特定条件下对路由策略进行性能基准测试： 1. 部分车辆受调度算法控制。 2. 每个被控车辆有四个参数：起点（边缘）、目的地（边缘）、出发时间、截止日期。 3. 车辆必须在规定的时间内从起始点到达终点，且不得超出设定的期限。 4. 测试路由策略的目标包括： - 最小化错过最后期限的车辆数量； - 减少所有受控车辆的平均行驶时间。 为了运行该项目，请确保使用Python 3.x版本，并安装requirements.txt文件中列出的所有软件包。可以利用pip命令直接进行安装：`pip3 install -r requirements.txt`。 此外，还需正确配置SUMO环境。
     
  • 基于NARX神经网络的潮汐预测方法
    优质
    本研究提出了一种基于NARX（自回归积分滑动平均外部输入）神经网络模型的潮汐预测方法。该模型通过学习历史潮汐数据，能够有效预测未来潮汐情况，为海洋活动提供精准预报支持。 NARX神经网络可以用于预测潮汐，并且附有2019年的相关数据。
     
  • 弹性光网络中的公平感知与碎片减少相结合的频谱分配方法
    优质
    本研究提出了一种结合公平性考量和减少资源碎片策略的新型频谱分配算法，旨在提升弹性光网络中数据传输效率及服务质量。 弹性光网络是一种先进的光网络技术，能够实现频谱资源的动态分配与管理以应对日益增长的数据流量及多元化的IP应用需求。在这样的网络架构中，如何有效地管理和利用频谱资源对于提升整体性能至关重要。 本段落提出了一种新的动态频谱分配方案，旨在解决服务公平性和频谱碎片化的问题。首先需要明确几个关键概念： - 服务公平性：指在网络环境中不同带宽的数据流应享有平等的服务机会，避免因流量大小而遭受不公平待遇。 - 频谱碎片化：当网络中的可用频率资源被分割成许多不连续的小块时就会发生频谱碎片化问题。这将限制为大需求提供连续的频谱能力，并降低整体效率。 - 动态频谱分配：指根据实时流量变化来调整和优化频谱使用的一种方法。 - 弹性光网络（EON）：一种旨在提高资源利用率与可扩展性的新型光纤通信架构。 文章中提出的方案，通过结合服务公平性和减少碎片化目标，力求改善现有问题并提升整体服务质量。具体措施包括： 1. 服务感知算法的引入：此方法能够根据请求大小和动态网络状态调整频谱分配策略。 2. 针对频谱碎片化的优化手段：在不影响正常通信的情况下重新组织可用资源以减少浪费。 3. 联合公平与减碎化（FAFR）方案：结合以上两点，实现同时提升服务质量和降低频率分割的效果。 根据实验结果表明，该动态调整策略能够显著改善服务的平等性并缓解频谱碎片化的难题。这为未来设计更加灵活且高效的光网络提供了重要的参考依据和理论支持。 进一步深入理解这一创新方法时需考虑如下因素： - 网络布局：全面掌握节点与光纤链路等基础设施信息对于优化方案至关重要。 - 频谱连续性考量：在弹性光网络中，提供给特定服务的频带需要保持连续以满足技术要求。 - 动态调整策略：如何根据实时变化的需求来灵活分配资源是提高效率和公平性的关键。 因此，本段落所提出的动态频谱优化方案通过精密算法设计与实验验证，在解决EON中的核心挑战方面展现出了巨大潜力。这一方法不仅对推动光网络领域的技术进步有着重要意义，同时也为提升现有网络的利用率及服务品质提供了宝贵的指导方向。
     
  • 潮汐调和分析——潮位与潮汐关系探究
    优质
    本研究聚焦于潮汐调和分析方法的应用，深入探讨潮位变化规律及其背后的潮汐影响机制，旨在增进对海洋潮汐现象的理解。 潮汐调和分析是海洋学和水文学领域的重要技术之一，用于研究与预测海洋中的潮汐现象。该方法基于天体力学原理，通过将复杂的潮汐现象分解为一系列基本周期性分量（即调和项）来揭示潮汐变化规律。在实际应用中，它通常结合实测的潮位数据计算出这些调和项的振幅与相位，也就是所谓的“调和常数”。 首先理解潮汐的基本概念：潮汐是由地球、月亮以及太阳之间的引力相互作用引起的海水周期性涨落现象。由于这三者位置的变化，导致了潮汐呈现复杂的周期性和非线性的特征。因此，进行潮汐的调和分析旨在简化这些复杂特性，并找出主要影响因素。 “调和常数程序”是指用于执行上述潮汐调和分析的专业软件工具。这类软件通常需要至少一年的数据作为输入，以确保能准确反映出长期趋势及模式的变化情况。“.exe、.frm、.txt、.vbp 和 .vbw”等文件可能分别代表主程序、用户界面设计以及项目设置与工作空间状态的保存。 在进行潮汐调和分析时，主要包含以下步骤： 1. 数据收集：获取长时间跨度内的潮位观测数据，包括每个时间点上的水位高度。 2. 数据预处理：清除异常值并填补缺失信息，并且执行平滑操作来保证所使用的资料质量可靠。 3. 调和项选择：根据理论依据与实践经验确定需要考虑的关键调和成分（例如M2、S2及N2等主要分量）及其他次要因素。 4. 最小二乘法拟合：利用最小化观测值与预测模型之间差异的方式，通过这种方法计算每个选定调和项的振幅及其相位角。 5. 结果评估：根据所得结果对潮汐分析过程进行评价，并且检查所构建模型的有效性和准确性。 6. 预测应用：基于上述步骤中得到的结果可以用来预报未来某一时刻的具体水位情况。 该技术不仅在海洋科学研究方面有着广泛应用，还被用于航海、港口管理、水电工程以及海洋能源开发等领域。掌握这一方法对于理解及预测潮汐变化至关重要，并有助于更合理地利用和保护沿海区域的自然资源与环境条件。
     
  • 潮汐媒体下载器PRO：在Windows、Linux和MacOS（Python和C#）环境下下载Tidal音乐
    优质
    潮汐媒体下载器PRO是一款强大的跨平台工具，支持Windows、Linux和MacOS系统，在Python和C#环境中运行，专为从Tidal平台下载无损音质的音乐而设计。 潮汐媒体下载器PRO（Tidal-Media-Downloader）是一款应用程序，可以让你从Tidal平台下载视频和音乐曲目。它提供两种版本：tidal-dl命令行界面版以及图形用户界面版。 **安装方法** | 名称 | 平台 | | --- | --- | 潮汐媒体下载器PRO（tidal-dl） | Windows / Linux / MacOS / Android | ``` pip3 install tidal-dl --upgrade ``` **产品特点** - 下载专辑曲目、视频播放列表和艺术家专辑。 - 向歌曲添加元数据信息。 - 支持选择不同的视频分辨率及音轨质量。 此外，如果您喜欢这个项目并希望支持我，则可以考虑给我买一杯咖啡。
     
  • 全球潮汐模型 - 潮汐水位预测数据 GlobalTideConstituentsHeight0125deg.zip
    优质
    本资料包包含全球潮汐模型数据，用于精确预测各地潮汐水位变化。以0.125度分辨率提供主要潮波成分，适用于海洋学、航海及沿海工程研究。 全球潮汐模型 - 水位潮汐预测数据GlobalTideConstituentsHeight0125deg