17、实时通信与接近监测系统的实现

实时通信与接近监测系统的实现

1. WebSocket 协议概述

在当今的互联网应用中,实时交互功能变得越来越重要。例如,当 Facebook 弹出通知告知我们有人对我们的帖子进行了评论,或者当有人转发我们的推文时,网站会动态变化并做出反应。虽然并非所有这些功能都通过 WebSocket 明确支持,但几年前大部分是这样,而且现在很多功能仍然可以通过 WebSocket 或对开发者来说类似 WebSocket 的技术来实现。

WebSocket 协议大约在 2008 年出现,它定义了浏览器和服务器之间建立持久、双向套接字连接的方式。这使得在浏览器中运行的 Web 应用程序可以向服务器发送数据,同时服务器也可以在不要求应用程序“轮询”(定期检查更新,通常采用滑动/指数衰减规模)的情况下向应用程序发送数据。

从底层来看,浏览器会请求服务器进行连接升级。一旦握手完成,浏览器和服务器就会切换到一个单独的二进制 TCP 连接进行双向通信。一个请求连接升级的 HTTP 请求示例如下:

GET /chat HTTP/1.1
Host: server.example.com
Upgrade: websocket
Connection: Upgrade
Sec-WebSocket-Key: x3JJHMbDL1EzLkh9GBhXDw==
Sec-WebSocket-Protocol: chat, superchat
Sec-WebSocket-Version: 13
Origin: http://example.com

WebSocket 被广泛应用于各种场景,从社交媒体网站的弹出通知推送,到实时更新的流式仪表板和监控控制台,

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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