【计算机网络】数据链路层之随机接入-CSMA/CD协议(总线局域网)

本文探讨了局域网中常见的信号碰撞问题,介绍了CSMA/CD(载波监听多路访问/冲突检测)作为解决冲突的机制。同时,阐述了争用期、帧的最小和最大长度在防止和处理冲突中的作用,以及指数退避算法如何提高信道利用率。此外,还详细描述了帧的发送和接收流程,最后通过几个题目进一步巩固这些概念。

1.概念

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2.信号碰撞(冲突)

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3.解决方案 CSMA/CD

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4.争用期(端到端往返时延)

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5.最小帧长

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6.最大帧长

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7.指数退避算法

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8.信道利用率

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9.帧发送流程

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10.帧接受流程

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12.题目1

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13.题目2

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14.题目3

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15 小结

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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