66、移动自组网与电路设计仿真分区技术研究

移动自组网与电路设计仿真分区技术研究

移动自组网中随机路点模型的纪元距离研究

近年来,移动自组网(Mobile Ad Hoc Networks)备受关注。在这种网络中,没有基站等基础设施,如果接收方超出发送方的传输范围,数据将由中间移动主机进行中继。为了评估移动自组网的性能,有多种移动模型可供选择,如随机路点模型、随机游走模型和群组模型等。本文聚焦于随机路点模型。

在随机路点模型中,每个节点会从一个均匀分布的区间 [Vmin, Vmax] 中选择一个速度,然后选择一个目标位置(即路点)进行移动。当到达目标后,节点会随机暂停一段时间,接着再选择另一个目标和速度继续移动。两个路点之间的移动过程被称为一个纪元(epoch)。本文的研究重点是对随机路点模型的纪元距离(长度)进行建模,并推导移动自组网中两个路点之间距离的概率分布。这一研究十分重要,因为纪元长度分布可能是推导移动自组网链路持续时间分布或节点空间分布所必需的。最后,通过仿真验证了分析结果。

纪元距离的分析模型

在分析中,假设节点的移动区域 Q 是一个二维单位正方形区域 [0, 1]²,且每个节点基于随机路点模型以相同的参数移动,节点在该区域内均匀分布。给定两个路点 (x1, y1) 和 (x2, y2),存在四种情况需要考虑,每种情况的概率相等:
1. x2 ≤ x1 且 y2 ≤ y1
2. x2 ≤ x1 且 y2 > y1
3. x2 > x1 且 y2 ≤ y1
4. x2 > x1 且 y2 > y1

为了节省篇幅,本文基于 x2 ≤ x1 且 y2 ≤ y1 的条件推导纪元长度分布,其他情况可类似推导。 </

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超参数自动优化的技术线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重关注贝叶斯优化模块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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值