17、网络功能虚拟化(NFV)深度解析

网络功能虚拟化(NFV)深度解析

1. 关键术语与基础概念

在深入探讨网络功能虚拟化(NFV)之前,我们先了解一些关键术语:
- 业务支持系统(BSS) :用于支持企业业务运营的系统。
- 资本支出(CapEx) :企业用于购置长期资产的支出。
- 商用现货(COTS) :市场上现成可购买的产品。
- 整合比率 :衡量资源整合程度的指标。
- 硬件虚拟化 :将硬件资源抽象化,提高资源利用率。
- 虚拟机监控器(VMM) :也称为hypervisor,负责管理虚拟机。

2. NFV基础设施概述

NFV架构的核心是NFV基础设施(NFVI),它包含三个主要领域:
- 计算域 :提供商用现货(COTS)高容量服务器和存储。
- 虚拟机监控器域 :将计算域的资源中介给软件设备的虚拟机,提供硬件抽象。
- 基础设施网络域(IND) :由所有相互连接的通用高容量交换机组成,可配置以提供基础设施网络服务。

下面是一个简单的mermaid流程图,展示NFVI的三个领域关系:

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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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