(小陈学OSPF)第四天

昨天太忙没更新
概念:OSPF是基于链路状态的动态路由协议,每台OSPF路由器通过生成LSA并通告,存放在链路状态数据库LSDB中。
常见的LSA大抵有以下几种:
Type-1:Router LSA 每台路由器都会产生,描述直连链路的状态和开销值。只在区域内泛洪。
Type-2:Network LSA 由DR产生,描述该DR所在网段的掩码和网段内有哪些路由器,只在区域内泛洪。
Type-3:Network Summary LSA 由ABR产生,将所连区域的一类二类LSA转换为三类LSA,描述区域间的路由信息,泛洪到整个AS内部,但是不能泛洪到Totall Stub和Totall NSSA 区域。
Type-4:ASBR Summary LSA 由ASBR所在区域的ABR产生,描述ASBR路由的信息,泛洪到AS内部,除了Stub/Totall stub/NSSA/Totall NSSA区域。
Type-5:AS External LSA由ASBR产生,描述AS外部网络的路由,可泛洪到整个AS内部,除了Stub/Totall Stub/NSSA/Totall NSSA区域。
Type-6:Group Membership LSA 在MOSPF中用于标识组播组成员是用哪个的用户组播路由。
Type-7:NSSA LSA 由NSSA或Totally NSSA区域的NSSA ASBR产生,描述AS外部的路由。Type-7 LSA只能出现在所属NSSA区域或Totally NSSA区域内部。

知识点:Virtual-link 虚链路
Stub区域和Totall Stub区域的功能就是减少区域中的LSA的数量,但是值得注意的是,骨干区域不能作为这两区域。

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。
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
 
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