基于定性动态概率网络的网络拥塞控制

网络拥塞已经成为了人们普遍关注的问题。目前,针对网络拥塞控制的研究,提出了一些具体的方法和建议,但其都不能很好地解决网络拥塞。定性动态概率网络(QDPNs)是目前进行动态地推理不确定知识领域最有效的模型之一。提出了一种基于定性动态概率网络的网络拥塞控制,该方法能够有效地对网络拥塞进行预测,在预测的基础上给出了相应的拥塞控制策略。

基于定性动态概率网络的交通状态预测及改进

交通问题已经成为了制约城市发展的一个主要问题.城市的交通状态是可以预测和加以改进的.有效的交通状态预测在一定程度上能优化交通状态,减少交通堵塞.定性动态概率网络(QDPNs)是目前进行动态地推理不确定知识领域最有效的模型之一.提出了一种基于定性动态概率网络的交通状态预测及改进的方法,该方法从系统的角度对城市的交通状态进行建模,通过推理,能够找到交通问题的症结,以便采取有针对性的措施来解决交通拥堵问题.