53、广义多协议标签交换(GMPLS)技术解析

广义多协议标签交换(GMPLS)技术解析

1. 广义 RSVP - TE 消息格式与交换

1.1 消息格式

广义 RSVP - TE 的消息格式在结构上与 RSVP - TE 基本相同,但添加了新的消息对象。以下是几种主要消息的正式定义:
- Path 消息

<Path Message>::=
<Common Header> 
[<INTEGRITY>] 
[[<MESSAGE_ID_ACK> | <MESSAGE_ID_NACK>]. .. ] 
[<MESSAGE_ID> ] 
<SESSION> 
<RSVP_HOP> 
<TIME_VALUES> 
[<EXPLICIT_ROUTE> ] 
<LABEL_REQUEST> 
[<PROTECTION> ] 
[<LABEL_SET>...] 
<SESSION_ATTRIBUTE>] 
[<NOTIFY_REQUEST>] 
[<ADMIN_STATUS>] 
[<POLICY_DATA>] 
<SENDER_TEMPLATE> 
<SENDER_TSPEC> 
[<ADSPEC>] 
[<RECORD_ROUTE>] 
[<SUGGESTED_LABEL>] 
[<RECOVERY_LABEL>] 
[<UPSTREAM_LABEL&
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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值