独立组网架构下5G网络性能与网络优化策略分析

独立组网是通过建设独立的5G基站方式组建5G网络,该组网方式投入大,实现基本覆盖时间长,SA组网模式将在5G普及过程中逐步推进。NSA(非独立组网)是5G早期的部署架构,旨在利用现有的4G基础设施快速扩展5G网络。为了能够更好地利用通信网络资源,为网络用户提供优质的网络服务,文章从5G无线网络架构出发,重点分析了5G网络的性能参数,并围绕不同类型的网络性能指标问题分析网络优化策略,最后通过软件仿真平台对网络性能的全网参数优化进行验证分析。分析结果表明优化后的无线网络性能得到明显的提升。

NDN区块链网络拓扑结构性能分析及优化模型

为进一步提升基于命名数据网络(NDN)的区块链系统的网络层传输性能,提出一种NDN区块链网络拓扑结构性能分析及优化模型,该模型包括NDN区块链系统中区块同步时间和区块传输冗余度的计算方法、基于区块同步时间和区块传输冗余度的网络拓扑结构评分指标体系和基于网络拓扑结构属性和评分的网络拓扑结构优化方案。利用所提模型,可以解决基于TCP/IP的区块链网络拓扑结构评价模型与NDN区块链的不适配性,并且在已知网络环境参数和NDN网络层数据同步方法的前提下,完成性能指标计算和分析,为NDN区块链的实际组网提供优化方案。实验结果表明,使用所提模型对9个节点的网络拓扑结构进行分析和优化,优化后的网络拓扑结构与原有评分最高的网络拓扑结构相比,可以在维持区块传输冗余度不变的情况下,将区块同步时间从2.95 s降低至2.37 s,降低了19.66%,同时评分由0.64提升至0.82,证明所提模型在提升NDN区块链性能上具有较好的效果。

船舶网络信息采集系统的应用分析及优化

以"大洋一号"科学考察船网络信息集成系统建设项目为背景实例,介绍了基于该船网络的信息采集系统工作原理,利用数学模型分析网络信息采集的性能,针对分析结果重点开展有关系统实时性、可靠性优化方案的研究和探索。

基于大数据的5G网络性能分析与优化策略

通过概述5G网络架构的复杂性与高效性,特别是服务化架构(SBA)和边缘计算技术的引入对提升网络灵活性与可扩展性的重要作用,分析5G网络性能评价的多个关键维度,构建全面的性能评价指标体系。重点阐述大数据技术在5G网络性能分析中的应用,通过数据采集与预处理、数据挖掘及数据可视化技术,实现对网络性能的实时监控与潜在问题的精准识别,以及探讨移动云计算技术在5G网络优化中的应用策略。提出针对不同应用场景的5G网络优化策略,阐述了优化策略的实施路径与步骤,为5G网络的持续优化与高效运行提供了有力支持。

优化网络应用性能的电量采集与分析系统设计

介绍了提高网络应用程序性能的通用方法 ,通过对实际电量采集与分析系统的分析 ,阐述了系统的结构及不同的算法等对整个应用程序性能的影响。

基于可解释性分析的深度神经网络优化方法

近年来,深度神经网络(deep neural network,DNN)在众多领域取得了广泛应用,甚至在安全关键系统中已经可以代替人类作出决策,如自动驾驶和智慧医疗等,这对DNN的可靠性提出了更高的要求.由于DNN具有复杂的多层非线性网络结构,难以理解其内部预测机制,也很难对其进行调试.现有的DNN调试工作主要通过修改DNN的参数和扩增数据集提升DNN性能,以达到优化的目的.然而直接调整参数难以控制修改的幅度,甚至使模型失去对训练数据的拟合能力;而无指导地扩增训练数据则会大幅增加训练成本.针对此问题,提出了一种基于可解释性分析的DNN优化方法(optimizing DNN based on interpretability analysis,OptDIA).对DNN的训练过程及决策行为进行解释分析,根据解释分析结果,将原始数据中对DNN决策行为产生不同程度影响的部分以不同概率进行数据变换以生成新训练数据,并重训练DNN,以提升模型性能达到优化DNN的目的.在使用3个数据集训练的9个DNN模型上的实验结果表明,OptDIA可以将DNN的准确率提升0.39~2.15个百分点,F1-score提升0.11~2.03个百分点.

基于经验模态分解-灰色关联度分析-蒲公英优化器改进Elman网络的锂离子电池健康状态估计

准确、可靠的锂离子电池健康状态(state-of-health,SOH)估计有助于提高电池设备的安全和稳定运行。针对目前SOH无法直接测量、健康特征难以提取和估计方法不足等问题,提出了一种基于经验模态分解-灰色关联度分析-蒲公英优化器(empirical mode decomposition-dandelion optimizer,EMDDO)Elman的锂离子电池SOH估计方法。基于NASA Ames研究中心公开的锂离子电池老化测试数据和实际实验测试数据,提出利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)对电池老化数据进行信号分解,从而得到反映电池SOH的特征分量,然后利用灰色关联度分析(grey relation analysis,GRA)对特征分量进行相关性分析来选择模型输入。最后,应用蒲公英优化器(dandelion optimizer,DO)对Elman网络的参数进行优化来提高神经网络的估计性能。实验结果表明,该方法能够准确地估计出锂离子电池的SOH,其估计结果的R2始终大于98%,此外,通过对电池数据在不同训练集数量情况下的SOH估计验证,进一步证明了所提出的估计模型有着良好的泛化性和鲁棒性。

天空地多层异构融合网络性能分析及切换协议优化

针对多层异构融合网络(Multi-layer heterogeneous integrated network, MLHetINet)切换复杂的问题,提出通过凝视波束及干扰消除算法获取切换分析的有效数据,简化波束对准及捕获过程,扩展空基网络覆盖范围,进而降低跨层切换的复杂度。首先,针对地面终端和空中基站间的相对高速运动特性,提出空基凝视多波束形成算法,自适应地调整天线相位和权值,在目标方向生成主瓣并对干扰源进行零陷实现空域隔离,简化切换分析的复杂度。然后针对空地信道的复杂性,提出了基于列范数分组排序的多阶干扰消除算法,进一步提高目标信号的检测精度,提高切换分析的准确性。最后,依靠凝视波束技术和干扰消除算法,针对空天地三维多层异构融合网络中的切换事件设计了独立的切换协议,显著降低了网络资源的消耗。仿真结果表明,相较于传统地面网络和天地融合网络,所提波束赋形辅助的天空地多层异构融合网络中的用户信息速率有显著提升。

增强的Zeek网络流量采集与监控分析系统设计

随着计算机技术和网络攻击手段的不断发展,网络监控需求不断强烈。针对企事业单位网络监控效果与实际需求不匹配、缺少可复用的流量采集与监控分析一体化系统的现状,该文设计了增强的Zeek的网络流量采集与监控分析系统,用于企事业单位的流量管理。系统利用Zeek的可扩展性,设计了多端口识别与自定义采集时间间隔的功能,实现了对网络汇聚流量的更精准和灵活的采集。接着,将采集数据的本地存储与持久化存储相结合,在Web端提供对网络安全数据的全面分析。系统实现了流量数据的定制化采集、持久化存储与Web交互展示和控制功能,在保证现有应用系统平稳运行的前提下,降低了信息时延,满足了真实大规模网络环境流量数据的个性化采集和实时监测与溯源分析需求,同时为进一步扩展为其他应用模式提供了可用的架构基础。

基于夹点分析技术的常减压塔换热网络优化

本文采用夹点技术对某炼油厂常减压装置现有生产工况下的换热网络进行分析优化并提出改进方案。应用Aspen plus建立了常减压塔模型及相应的换热网络,计算各侧线流股流量和物性数据。利用Aspen Energy Analyzer计算得到该换热网络的夹点温度。通过夹点温度来分析诊断换热网络中跨越夹点物流,确定换热网络中瓶颈的位置。通过调整不合理配置的冷热流股换热器来优化换热网络,使脱盐原油进入常压塔的换热终温从288.0℃提高到310.4℃,优化后的冷、热公用工程用量各减少2808.0kW,显著降低了装置的操作费用。

深度学习在网络安全预测与分析中的算法优化与创新

本文介绍了数据增强与预处理技术、深度学习模型的结构优化以及深度学习模型的架构创新在网络安全中的关键作用。深度学习模型的结构优化包括调整网络深度、宽度和层次结构,这些技术相互结合,能够有效提高深度学习模型在网络安全领域的性能和效果,为构建强大的网络安全防御系统提供了新的可能性。

基于社会网络分析的驿站型聚落公共空间优化策略——以廿八都古镇为例

驿站型聚落不仅是我国乡村聚落中较为独特的存在,还是传统文化遗产中不可忽视的部分。基于当前相关研究中存在的不足和缺陷,以廿八都古镇为研究对象,通过引入社会网络分析法,着重关注驿站型聚落公共空间网络结构特征,并在此基础上提出公共空间优化策略,以期为驿站型聚落公共空间提供新的研究视角和具有实践建设参考。

大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用

文章探讨大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用,涵盖网络性能监测与故障诊断、容量规划与资源分配、流量优化与智能服务、基站布局与信号覆盖效果的优化以及用户体验改进与个性化服务5个方面。通过应用大数据分析技术,网络运营商能够实时监测和分析海量数据,提升网络性能和用户体验,优化资源分配和基站布局,从而提供更加个性化和智能化的服务,最终提高整体网络的效率和用户满意度。

智能交通系统中基于通信网络的车辆间通信优化与安全性分析

智能交通系统的发展为提高交通效率和安全性提供了新的可能性,而车辆间通信技术作为其核心组成部分,对系统整体性能起着至关重要的作用。本文以智能交通系统中基于通信网络的车辆间通信优化与安全性分析为研究主题,通过讲述车辆通信技术、分析通信网络中的安全性挑战以及提出性能优化策略,旨在深入理解现有技术,并提出新的解决方案以推动智能交通系统的进一步发展。

聚类分析-神经网络-贝叶斯优化联合识别复合材料参数研究

目前针对非均质复合材料参数的正逆向识别尚面临正向计算成本高和逆向识别泛用性低的难题.数据驱动的计算均匀化方法可以一方面利用数据科学的先进算法降低控制方程的变量数目,另一方面建立复合材料设计结构与等效参数的联系,从而显著提升计算效率并挖掘参数间的内在关联.文章采用数据驱动的聚类分析方法(self-consistent clustering analysis,SCA),依据各网格点的应变集中张量进行聚类划分,并在聚类区域上求解离散的Lippmann-Schwinger方程,在极大程度降低计算自由度的同时,高效获取等效模量、热膨胀系数、热导率等参数.然而SCA法在处理大量不同结构工况时效率略显不足,进一步利用人工神经网络方法(artificial neural network,ANN)作为代理模型加速计算,实现不同工况下等效参数的快速预测.针对于逆向识别非均质材料和结构的反问题,则结合贝叶斯优化(Bayesian optimization)方法,在给定的等效参数下反向识别最优化的材料和几何结构,形成聚类分析-神经网络-贝叶斯优化的联合识别框架.以超导EAS股线和颗粒增强复合材料为例,进行联合识别框架与已有实验和数值结果的对比分析,继而从计算精度、求解效率、模型超参数选取、敏感度分析和反向验证等方面进行深入研究,探讨建立的聚类分析-神经网络-贝叶斯优化框架的优势和不足,以期为发展精度较高和适用范围较广的复合材料参数识别方法提供思路和参考.

基于相似日分析和改进鲸鱼算法优化LSTM网络模型的光伏功率短期预测

为了解决环境温度、风速和太阳辐照度等诸多因素对光伏发电预测的制约,提出了一种基于相似日分析和改进鲸鱼算法优化的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型来实现光伏功率短期预测。首先,采用Pearson相关系数进行特征选择以去除与光伏输出功率不相关的气象特征;其次,针对相似气象情况下光伏电站发电功率接近的实际情况,采用灰色关联分析(gray relation analysis,GRA)选取与预测日气象特征相似的日期作为训练集;然后,提出一种改进鲸鱼算法(improved whale algorithm,IWOA)来优化LSTM深度神经网络的超参数,使预测模型的均方根误差达到最小;最后,以澳洲Yulara沙漠3号光伏电站的光伏发电历史数据作为实验数据,用GRA-IWOALSTM神经网络模型进行预测。仿真结果表明,在不同的天气类型下与其他模型的预测效果相比,GRA-IWOA-LSTM模型的预测结果精度更高。

基于大数据分析的公路货运网络优化与智能调度

近年来,随着全球经济的快速发展和电子商务的蓬勃兴起,公路货运作为物流体系的重要组成部分,面临着前所未有的挑战和机遇。传统的公路货运网络管理与调度方式已难以满足日益增长的货物运输需求,存在运输效率低、成本高昂、服务质量参差不齐等问题。大数据技术的迅猛发展为公路货运网络的优化与智能调度提供了新的契机。通过大数据分析,能够实现对海量数据的收集、存储、处理和分析,深入了解运输网络的运行状况、货物的流动规律以及市场需求等信息,为优化运输网络、提高运输效率提供科学依据。以大数据技术为核心,针对公路货运网络优化与智能调度方式展开详细分析,并提出优化方案,提高公路货运效率的同时,进一步降低成本,为促进公路运输行业创新发展提供技术支持。

网络流量分析中的深度学习优化方法研究

本研究聚焦于优化生成对抗网络在网络流量分析中的应用,通过深入研究网络的结构、训练方法和参数优化,提出了一种创新的联合训练优化方法。本文以NSL-KDD数据集为基础,在网络入侵检测任务中进行了实验比较。在实验中,联合训练优化方法相较于传统方法在准确率上提高了7%,达到092,同时在召回率上有6%的提升,达到094。最引人注目的是,F1分数提高了007,从086增至093。这一系列结果表明了提出的优化方法在生成对抗网络中的性能提升效果显著。本研究不仅在实证层面证明了联合训练优化方法的有效性,也为网络流量分析领域提供了一种创新的、可行的优化途径,对于提高网络安全技术的实际效能具有实质性的推动作用。

基于知识图谱和数据增强的网络安全信息采集与分析

随着信息化时代的来临,网络安全问题不可避免。为更好地提取和分析网络安全信息,本研究将知识图谱补全技术与改进后的数据增强方法相结合,提出了一种基于知识图谱和数据增强的网络安全信息采集与分析方法。实验结果表明,所提方法的实体抽取性能在准确率、召回率与F1值上分别达到了97.16%、90.12%和93.65%。与未改进的方法相比,其准确率、F1值与召回率分别提高了9.26%、6.07%和1.46%。由此可知,所提方法不仅具备较好的实体抽取性能,还拥有良好的实体关系分类能力。

深度学习在网络流量分析与优化中的应用研究

随着互联网技术的迅猛发展,传统网络流量分析方法受限于人工规则设定和处理复杂模式的能力,难以适应现代网络环境的动态性和复杂性。深度学习作为人工智能领域的前沿技术,因其出色的特征学习和模式识别能力,在网络流量分析与优化领域展现出巨大的应用潜力。文章围绕深度学习技术在网络流量分析与优化中的应用进行深入研究,旨在探讨其提升网络性能、保障网络安全以及提高资源利用率的可能性和有效性。