基于联盟链的双向拍卖碳交易

碳交易是降低温室气体排放、发展低碳经济的重要方式。在传统碳交易过程中主要存在主体分布广、数据互通性差和效率低等问题,而通过带有准入机制的联盟链作为碳交易的基础设施,可确保交易数据的安全性与可溯源性。因此,提出一种基于联盟链的双向拍卖交易算法。所提算法考虑用户满意度,分2个阶段执行。在第1阶段,所有节点提出报价范围,符合条件的节点将在该阶段立刻达成交易;剩余交易节点进入第2阶段,计算交易量匹配度,以用户整体满意度为优化目标进行匹配,从而输出最大整体满意度的结果。所提算法与匈牙利算法、GS(GaleShapley)算法的对比实验结果表明,所提算法提高了用户满意度,且让平均匹配时间分别降低了26.2%和36.0%。所提算法利用HLF(HyperLedger Fabric)部署双向拍卖算法智能合约,自动计算和处理用户交易请求,并把交易的结果经过共识记录在联盟链的通道账本,在不同的区块大小和交易请求数下实现了稳定的交易吞吐量。

基于多优先级的动态阈值RED算法

提出一种基于多优先级的动态阈值RED算法(PDT-RED)。根据分组优先级和未使用的缓存空间动态调节平均队列阈值,实现对不同类型的分组采取不同的标记/丢弃概率的区分服务。为了提高缓存利用率,在该算法基础上提出优化算法(OPDT-RED)。模拟实验证明,与同类算法相比,OPDT-RED使高优先级的分组丢失率降低了56%～62%,平均分组丢失率降低了33%～41%,并且简单、易于实现,能提高缓存的利用率。

通信工程专业程序设计类课程教学模式的探索

分析传统教学模式存在的问题,提出一种新的教学模式,阐述融入微课程的在线教学、CDIO思想的课堂教学及采用多样化考核方式。

基于高可靠性的重负载Ⅰ类双星网络性能评价的数学建模

充分考虑目前网络技术可靠性的大幅提升,忽略网络服务存在失败的情况,重新定义嵌入时点r系统状态的重负载条件,通过数学建模对双星网络的性能进行了再评价,求出了顾客转移概率Pij、顾客平均滞留时间等的算式,同时进行了模拟实验.与原有的性能评价相比,由于数学解析和结论简洁,本文的研究进展既有理论价值,更具有实用价值.

巨型广域网连接型通信的一种径路选择协议

在综述WAN标准网络径路选择协议的基础上,本文就连接型巨型WAN提出了一种径路选择方式。通过模拟实验与WAN标准径路选择协议进行了比较。实验结果表明:本文提出的径路选择方式适用于巨型WAN。

重负载下双星LANⅠ类系统模型的性能再评价

关于多星LAN数学建模的研究,较长一个时期人们主要集中在单星LAN.截止目前该LAN中的"竞争-冲突淘汰"(Contention-Collision Cancellation,C-CC)介质存取方式已经完成了所有模型的数学建模和性能评价.由于数学方面存在困难,双星LAN数学建模的研究突破很晚,而且已报告的重负载下双星LAN的数学建模只推导了观察时点r系统顾客i>0(重负载的条件)、观察终端A存在顾客的条件下,A顾客在系统的平均时间ti.本文对重负载下双星LAN的Ⅰ类模型进行了性能再评价,求得了观察时点r系统顾客i>0、观察终端A无顾客的条件下,以r时点为起点至A终端第一次出现的顾客离开系统的平均时间τi,从而完善了双星LANⅠ类模型的数学建模;并进行了模拟实验.本文的结论为重负载下双星LAN的应用完善了理论依据.

一种竞争--冲突淘汰存取方式的仿真建模研究

竞争-冲突淘汰(C-CC)存取方式是多星局域网(LAN)的存取控制方式。人们根据多星LAN的设计原理,将C-CC存取方式分为6类系统模型。目前,关于这6类系统模型的数学建模研究已经有详细报告,但是仿真建模研究还没有开展。利用OPNet仿真平台,详细阐述了构建多星LAN、实现C-CC存取方式Ⅰ类系统模型的方法和过程。通过仿真建模,得到了3个主要性能参数:数据包延迟、中心节点的队列长度和吞吐量。最后,将仿真结果与已有的理论结果进行了比较,仿真结果更有实际意义。

基于计算机网络系统复杂性的竞争特性探讨

将计算机网络系统的特点与复杂系统的特点相比较,认为因特网、广域网、城域网、局域网等拥有巨大用户量和信息量`的计算机网络系统都可看作或近似看作复杂系统。在用对比的方法对计算机网络系统的所具有的复杂性进行了逐一分析后,重点探讨了广泛存在的竞争特性。最后通过网络追踪测试的方法验证了竞争-冲突的存在及其特点。测试结果说明了竞争-冲突的发生带有明显的时间性,有高峰期和低谷期。并且提出:化解由成员间的竞争引起的冲突、实现有序合作是计算机网络复杂系统提高网络服务性能的关键所在。

高可靠性一般负载双星网络的数学建模

竞争-冲突淘汰方式是一种重要的星形网访问控制方式.由于它在双星网中的数学解析十分复杂,目前见到的报告仅是在重负载条件下的研究进展.另一方面,当前网络技术可靠性已经有了大幅提升,在对计算机网络进行数学解析时可以通过近似,忽略服务失败的情况.充分考虑到以上两点,本文在一般负载(轻、重负载混合)下,对高可靠性双星网进行了数学建模和解析,求得了评价双星网性能的重要参数——扩展滞留时间,并进行了模拟实现.这一问题的解决,不仅为双星网的应用提供了理论依据,同时在运筹学中首次解析了非典型排队模型L(二项式到达)\D\n=2\RSS,扩展了随机服务系统理论.

基于多星LAN的竞争冲突淘汰存取方式仿真建模的探讨

竞争—冲突淘汰(C-CC)存取方式是多星局域网(LAN)的存取控制方式,根据多星LAN的设计原理,C-CC存取方式分为六类系统模型。利用OPNET仿真平台,构建多星LAN并实现C-CC存取方式Ⅰ类系统模型的仿真。通过仿真建模,将仿真结果与已有理论结果进行了比较;分别得到了M=2和M=4条件下多星LAN的三个性能参数,即数据包延迟、中心节点的队列长度和吞吐量,并进行了性能比较与评价。

复杂网络的分形特征及其实证研究

为了探究复杂网络蕴含的复杂性,对复杂网络的分形特征进行了讨论。根据盒计数法和重整化过程对刻画分形复杂性的重要参数——分形维数进行了分析研究,并以C.elegans线虫的新陈代谢网为例,进行了复杂网络分形特征的实证研究。

浅议新时期行政事业单位财务管理的现状及改进

当前行政事业单位在财务管理中存在许多薄弱环节,我们可以通过不断完善预算管理工作体系、规范会计工作岗位秩序、适时引入外部监管力量、确立绩效评价组织体系等方式改进行政事业单位财务管理工作。

基于TFPCM与随机模型的交通滞留量预测

交通滞留量预测是实现智能交通灯自动配时的前提,准确的交通滞留量预测可以为交通信号的动态调配提供支持,从而缓解城市交通拥堵问题。为此,提出一种交通滞留量预测系统。利用基于时间序列分割与极限学习机结合的交通流量预测算法,设计道路系统的模拟方案,将得到的预测流量进行仿真,构建扩展的二级马尔科夫随机模型,计算交通滞留量的预测值。实验结果表明,与BP神经网络相比,该系统能够准确预测交通滞留量,可为城市交通疏导和控制提供理论依据。

基于时空相关性的短时交通流量预测方法

新一代智能交通系统的智能出行、交通大数据智能化决策需要精准及时的短时交通流量预测,深度学习通过机器学习技术自身产生特征,可为短时交通流量预测提供解决方法。以深度学习模型为基础,提出一种结合Conv-GRU和Bi-GRU的短时交通流量预测方法,利用卷积-门控循环单元提取交通流量的时空特征,通过双向门控循环单元提取交通流量的周期特征,将提取的特征进行融合得到交通流量的预测值。实验结果表明,该方法能够准确地预测短时交通流量,与Conv-LSTM方法相比,收敛速度较快,具有更短的运行时间。

精细化短时交通流预测模型及迁移部署方案

精细化短时交通流预测是保证智能交通系统(ITS)合理决策的前提。为了建立无人驾驶汽车换道模型、预测车辆轨迹、引导车辆出行,及时为每条车道预测车流量成为亟须解决的问题,然而精细化短时交通流预测面临着以下挑战:一是交通流数据日益多元化,传统预测方法难以满足ITS高精度、短时延的要求;二是为每条车道训练预测模型会造成大量的资源浪费。针对以上问题,提出利用卷积-门控循环单元(Conv-GRU)结合灰色关联度分析法(GRA)建立精细化短时交通流预测模型预测车道流量。考虑到深度学习训练时间长、推理时间相对较短的特点,提出云-雾部署方案;同时,为避免为每条车道训练预测模型,在云-雾部署方案的基础上提出了模型迁移部署方案,该方案仅需训练部分车道的预测模型,然后通过GRA将训练好的预测模型迁移部署到关联车道进行预测。对真实交通流数据集进行大量对比实验的结果表明:与传统深度学习预测方法相比,所提模型拥有更精准的预测性能,与卷积-长短期记忆(Conv-LSTM)网络相比在提高精度的基础上运行时间更短,且能在保证高精度预测的情况下实现模型迁移,比训练每条车道的预测模型节省了约49%的训练时间。

车辆雾计算中基于反向拍卖的停车辅助方案

车辆雾计算(VFC)作为雾计算的一种扩展模式,将雾计算与传统的车载网络相结合,为车辆用户提供实时响应服务。停车辅助与VFC相结合可以帮助车辆获取停车信息资源,改善交通拥堵状况,但车辆用户及时高效地获取停车信息成为VFC停车辅助中急需解决的问题。为此,构建一种VFC停车辅助系统模型,在该模型的基础上提出一种基于反向拍卖的VFC停车辅助分配策略RAFC,以激励车辆用户和雾节点以拍卖的方式积极参与资源分配并获取收益。理论分析和实验结果表明,RAFC策略可以实现个人理性和预算平衡,相比随机匹配法,其能提高匹配成功率与社会效用并降低用户的开销成本。

树立“三信”对实现中国梦的意义

"三信"即信仰、信念和信心。"三信"是引导和支持实现中华民族伟大复兴中国梦的精神力量。信仰、信念和信心来自于科学的革命建设理论,来自坚持以人为本的原则,来自于坚持党的领导。实现伟大复兴的道路不会顺利,会面临着各种可预见的、不可预见的风险、挑战和波折。想要战胜困难,我们必须坚定信仰、信念和信心。