17、混合网络与机器学习在灾害恢复和情感分析中的应用

混合网络与机器学习在灾害恢复和情感分析中的应用

混合网络支持灾害恢复

在灾害恢复场景中，网络的可靠性和性能至关重要。为了评估网络性能的改进，进行了一系列模拟和测量。
1. 实验设置
- 模拟工具 ：使用开源网络模拟器 NS - 2，它免费且适用于无线和有线网络，其丰富的无线协议模型，特别是包含 AODV 路由协议的 MANET 库，是选择它的关键原因。
- 场景配置 ：针对现有模型和安全混合模型设置了两种模拟情况。现有模型使用 30 个集线器和 1 个基站，而提议的模型使用 30 个集线器、1 个基站和 1 个街道站点基站。
- 参数设置 ：种子大小为 1，模拟时间为 100 秒，模拟区域为 800m x 600m。便携式集线器采用随机模型，车辆集线器采用定向模型。设定最小速度为 5m/秒，最大速度为 30m/秒，延迟时间为 10s 到 25s。
- 网络协议 ：模拟工作使用 UDP 和 TCP 变体（Reno、Lite、Tahoe）以及 AODV 路由协议。网络活动通过文件传输协议（FTP）应用和恒定比特率（CBR）实现。
2. 模拟参数
- 区域划分 ：根据与主基站的距离，将区域分为四个不同范围。
- 节点选择 ：在每个区域随机选择五个节点向救援人员传达消息。
- 对比方式 ：由于框架基于