9、一类PEPA模型的均值分析

一类PEPA模型的均值分析

1. 一类PEPA中的封闭排队网络

考虑一个封闭排队网络模型,其中有 $N$ 个作业在 $M$ 个服务站组成的网络中循环,服务站编号为 $1, \cdots, M$。每个服务站要么是排队站,要么是无限服务器站,排队站有 $M_q$ 个,用集合 $M$ 表示所有排队站。

在每个排队站 $i$,有一个容量上限为 $N$ 的队列,采用先来先服务(FCFS)策略,并且有 $K_i$ 个服务器。这些服务器只能处理一种类型的作业,每种作业类型 $j$ 的服务速率为 $r_j$。在每个无限服务器站 $i$,类型为 $i$ 的作业会经历一个平均为 $1/r_i$ 的随机延迟,所有服务时间都服从负指数分布。

作业类型有 $J$ 种,每种作业类型最多在一个服务站接受服务。当作业类型 $j$ 在某个服务站完成服务后,它会根据路由概率 $p_{jk}$ 以作业类型 $k$ 的身份前往另一个服务站(可能是同一个服务站)。

在PEPA中,排队站可以建模为:

QStationi def= (servicei, ri).QStationi , ∀i ∈ M

这里 $r_i$ 总是有限的,因为在PEPA中被动动作受表观速率影响。无限服务器站没有明确表示。

每个作业会根据一组路由概率从一系列服务站接受服务,作业建模如下:

Jobi def= ⨁(k = 1 to J) (servicej, pjkrj).Jobk , 1 ≤ i, j ≤
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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