23、网络设计与局域网技术全解析

网络设计与局域网技术全解析

1. 网络设计相关要点

在网络设计领域,有传统和构建模块两种主要的设计方法。传统网络设计方法遵循结构化的系统分析与设计流程,类似构建应用系统的过程。它试图精确估算每个网络用户和网络段的流量,虽然这种方法成本高且耗时,但适用于静态或缓慢发展的网络。然而,由于计算机和网络技术发展迅速,网络流量增长巨大,硬件和线路成本相对降低,传统方法的使用正在减少。

构建模块方法则尝试使用一系列预定义的简单组件来构建网络,设计过程更简单,网络管理也更容易。该方法主要包括三个步骤,且需反复执行:
- 需求分析 :制定包含网络地理范围的逻辑设计,将各网络段、用户和应用的当前及未来网络需求分为典型流量和高流量。
- 技术设计 :得出一个或多个物理网络设计方案,网络设计和模拟工具在选择技术时发挥重要作用。
- 成本评估 :通常通过招标书(RFP)收集网络成本信息,RFP会明确所需的设备、软件和服务,要求供应商提供最优价格。

2. 招标书(RFP)的关键内容

招标书包含了一系列重要信息,是网络设计中成本评估阶段的重要文件。其关键内容如下:
|序号|内容|
| ---- | ---- |
|1|背景信息|
|2|组织概况|
|3|现有网络概述|
|4|新网络概述|
|5|新网络目标|
|6|服务要求|
|7|实施时间表|
|8|培训课程和材料|
|9|支持服务(如现场备件)|
|10|可靠性和性能保证

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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