62、无线通信网络中的节能与调度算法解析

无线通信网络中的节能与调度算法解析

1. 节能广播算法

在无线通信网络中,节能是一个关键问题。研究提出了两种节能广播算法,它们不仅运用了虚拟骨干网的概念,还将网状结构引入到聚类中,从而在广播过程中消耗更少的能量。

通过模拟研究,1 级扁平网状方法的最高效率得到了证实。在实际情况中,当一定比例的移动设备以随机速度移动时,该方法在移动性方面的优势界限也得到了确认。

对于 1 级扁平方法,在整个过程中,24 米的传输范围是最优的;而仅在广播过程中,当标记的簇头数量变为 1 时,约 96 米的传输范围是最优的。

以下是不同移动比例下 1 级扁平与 1 级网状方法在总能量方面的比较:
|移动比例|总能量消耗对比|
| ---- | ---- |
|10%节点移动|1 级扁平与 1 级网状方法对比|
|30%节点移动|1 级扁平与 1 级网状方法对比|
|50%节点移动|1 级扁平与 1 级网状方法对比|
|70%节点移动|1 级扁平与 1 级网状方法对比|

下面是一个简单的 mermaid 流程图,展示了节能广播算法的大致流程:

graph LR
    A[开始] --> B[使用虚拟骨干网和网状聚类]
    B --> C[广播过程]
    C --> D{是否完成广播}
    D -- 是 --> E[结束]
    D -- 否 --> C
2. 多路径路由支持的调度算法

在无线网状网络中,数据传输的调度

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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