32、面向服务的泛在灾难响应框架解析

面向服务的泛在灾难响应框架解析

在当今数字化时代,灾难响应活动对高效的通信和服务共享提出了更高要求。本文将深入探讨面向服务的应用基础设施、相关技术以及具体的实现组件和应用示例。

1. 服务导向应用的基础设施

服务导向应用的基础设施是一个对等覆盖网络,它位于 TCP/IP 堆栈的第 5 层,并且几乎独立于各种连接解决方案。以下是不同通信场景下的常见解决方案:
- 长距离通信
- GPRS :在欧洲,通用分组无线服务(GPRS)是长距离通信中最常用的基础设施之一。它是一种面向分组的移动数据服务,适用于全球移动通信系统(GSM)和 IS - 136 移动电话(所谓的第二代 - 2G)用户,数据速率从 56 到 114 kbit/s。
- UMTS :通用移动通信系统(UMTS)是一种更强大的技术,属于第三代(3G)手机技术,目前也在向 4G 技术发展。2G 和 3G 技术都需要在地面上有基站。在发生飓风等重大灾害时,基站可能会受损,此时卫星和/或基于 TETRA 的通信是其他选择。TETRA 是欧洲电信标准协会(ETSI)为应对专用移动无线电(PMR)运营商不断变化的需求而开发的电信标准,这些运营商需要应对流量拥塞以及对语音和数据服务不断增长的需求。
- 本地通信 :配备移动设备的参与者之间的本地通信通常基于 WiFi。如果某些设备超出了 WiFi 接入点的范围,它们可以尝试建立移动自组织网络(MANET)。MANET 是一个由无线链路连接的移动路由器(及相关主机)组成的自配置网络,其联合形成任意拓扑。路由器可以

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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