52、GMPLS 信令技术解析与应用探讨

GMPLS 信令技术解析与应用探讨

1. 选择使用 GMPLS 信令

在网络中采用 GMPLS 作为配置服务之前,需要考虑三个关键问题:
- 网络中是否适合使用信令机制?
- MPLS 是否能提供所有所需功能?
- 是否存在其他合适的信令机制?

传统的光传输网络通常采用手动配置方式。运营商使用 Telnet 或 SNMP 等远程配置工具,对每个交换机进行编程以实现交换操作。这种手动配置不仅耗时,而且容易出错,因为在建立端到端数据连接之前,运营商可能需要输入数百条命令。配置时间和正确部署数据服务所需的规划时间加起来,意味着即使网络中存在闲置的硬件资源,新服务的推出也常常需要数天甚至数月。这种缓慢的配置速度可能导致客户不满甚至流失。

为了减少服务交付的规划时间而仓促操作,往往会导致连接路由不佳,网络资源被闲置、无法访问和使用。同样,当不再需要某项服务时,需要手动配置来释放网络中所有相关资源。这个过程同样容易出错,对于支持高知名度、高付费客户的运营商来说,可能会感到担忧。因此,在某些情况下,资源会被保留但未被使用,也无法被其他服务利用。

而像 GMPLS 这样的自动化配置服务可以在几秒钟内激活新服务,并且可以与路径计算引擎结合,在网络中找到最优路径,避免资源闲置。同时,通过信令配置的服务可以通过信令进行跟踪,当服务不再需要时,可以轻松释放所有资源。这样,在光传输网络中使用信令协议可以显著降低运营支出和资本支出,因为可以更好地利用更少的资源。

在确定需要使用信令协议后,还需要在 GMPLS 和其他标准及专有协议之间做出选择。标准化协议套件具有互操作性的明显优势,但也需要考虑标准的不成熟性。目前,GMPLS 的部署基础相

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,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学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,尤其适合关注深度学习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学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建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。
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