12、RapidIO技术:事务与数据包交付规则及错误处理

RapidIO事务与错误处理解析

RapidIO技术:事务与数据包交付规则及错误处理

1. 事务与数据包交付排序规则

RapidIO事务需要支持多事务优先级、因果关系和死锁避免,因此必须建立交付排序规则,以确保系统始终正常运行。

1.1 事务交付排序规则

  • 顺序转发 :端点处理元素端口的物理层应将来自处理元素传输层的给定事务请求流中的事务,按接收顺序封装成数据包并转发到RapidIO结构中。(具有相同源ID、目标ID和优先级的数据包必须保持相对顺序)
  • 优先级处理 :端点处理元素端口的物理层应确保,对于具有相同源ID和目标ID的事务,从处理元素传输层先收到的高优先级请求事务,会先于低优先级请求事务转发到结构中。(低优先级数据包不能超越高优先级数据包)
  • 顺序交付 :端点处理元素端口的物理层应按端口接收打包事务的顺序,将事务交付给处理元素的传输层。(接收方按接收顺序处理数据包)

1.2 数据包交付排序规则

  • 提交规则 :处理元素发起的数据包,在链路另一端的设备接受之前,不被视为已提交到RapidIO结构,也不参与数据包交付排序规则。(RapidIO没有延迟或延期事务的概念,一旦数据包被结构接受,即视为提交)
  • 优先级固定 :交换机不得更改数据包的优先级。(数据包优先级端到端固定)
  • 路径选择 :交换机处理元素的数据包转发
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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