MQTT学习笔记-概念

MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)消息队列遥测传输

MQTT特点

MQTT协议是为大量计算能力有限,且工作在低带宽、不可靠的网络的远程传感器和控制设备通讯而设计的协议,它具有以下主要的几项特性:
1、使用发布/订阅消息模式,提供一对多的消息发布,解除应用程序耦合
2、对负载内容屏蔽的消息传输。
3、使用TCP/IP提供网络连接:
主流的MQTT是基于TCP连接进行数据推送的,但是同样有基于UDP的版本,叫做MQTT-SN。这两种版本由于基于不同的连接方式,优缺点自然也就各有不同了
4、有三种消息发布服务质量:
[1] “至多一次”,消息发布完全依赖底层TCP/IP网络。会发生消息丢失或重复:
这一级别可用于如下情况,环境传感器数据,丢失一次读记录无所谓,因为不久后还会有第二次发送。这一种方式主要普通APP的推送,倘若你的智能设备在消息推送时未联网,推送过去没收到,再次联网也就收不到了。
[2] “至少一次”,确保消息到达,但消息重复可能会发生:
这一种方式比较鸡肋,在我的想象中没能想到这种质量的发送在常规的APP开发中有什么用处。
[3] “只有一次”,确保消息到达一次:
这一级别可用于如下情况,在计费系统中,消息重复或丢失会导致不正确的结果。这种最高质量的消息发布服务还可以用于即时通讯类的APP的推送,确保用户收到且只会收到一次。

5、小型传输,开销很小(固定长度的头部是2字节),协议交换最小化,以降低网络流量:
这就是为什么在介绍里说它非常适合“在物联网领域,传感器与服务器的通信,信息的收集”,要知道嵌入式设备的运算能力和带宽都相对薄弱,使用这种协议来传递消息再适合不过了。
 
6、使用Last Will和Testament特性通知有关各方客户端异常中断的机制:
Last Will:即遗言机制,用于通知同一主题下的其他设备发送遗言的设备已经断开了连接。
Testament:遗嘱机制,功能类似于Last Will 。

MQTT 通讯运作方式


使用发布/订阅消息模式,提供一对多的消

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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