hcip静态路由实验

实验要求:

 

 R1路由配置

  R2路由配置

        R3路由配置

 

 R4路由配置

R5路由配置

 

[r5]int g 4/0/0
[r5-GigabitEthernet4/0/0]dhcp select in    
[r5-GigabitEthernet4/0/0]dhcp select interface 

[r5-ip-pool-pc4]static-bind  ip-address 10.1.1.133 mac-address 5489-9801-1978(DHCP根据mac地址分配固定IP地址)

PC3.4.5通过DHCP服务获取IP地址

静态路由的编写

R1

 R2

R3

 

R5

在PC3上用tracert去ping10.1.1.133固定IP地址得到路径是        R4-R3-R1-R5-PC4

在PC3上用tracert去ping10.1.1.189地址得到路径是           R4-R3-2-R5-PC3

PC4PC5连接

 总结:到此次为止,基本满足实验的需求,但是在冗余性上还没有做完

 

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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