1机器学习

1.1 《Prediction analysis of delay in transferring the packets in adhoc networks》

1.1.1 论文的研究内容

本文的研究内容是研究无线自组网中数据包传输延迟的预测分析。文章提出了一种基于改进的贝叶斯网络的预测模型,用于预测无线自组网中数据包传输延迟。该模型可以有效地预测无线自组网中数据包传输延迟,并且可以有效地提高网络性能。

1.1.2 论文提出的贝叶斯网络的预测模型采取哪些数据作为输入?

贝叶斯网络的预测模型采取的输入数据包括:节点的位置、节点的移动速度、节点的移动方向、节点之间的距离、节点的信号强度、节点的网络拓扑结构、节点的网络拥塞状态以及节点的网络环境等。

1.1.3 论文提出的贝叶斯网络的预测模型的输出是什么?

贝叶斯网络的预测模型的输出是一个概率分布,表明每个延迟级别的概率。

论文阅读

1、如果给出一组输入来指定目标输出集,多层前馈神经网络能够预测数据包传输的延迟
2、

2 深度学习

2.1 《Delay Prediction in Mobile Ad Hoc Network using Artificial Neural Network》

2.1.1《Delay Prediction in Mobile Ad Hoc Network using Artificial Neural Network》的主要研究内容是什么?

本文的主要研究内容是使用人工神经网络来预测移动Ad Hoc网络中的延迟。文章提出了一种基于神经网络的延迟预测模型,该模型可以有效地预测移动Ad Hoc网络中的延迟。文章还提出了一种基于改进的蚁群算法的神经网络参数优化方法,以提高延迟预测的准确性。

2.1.2《Delay Prediction in Mobile Ad Hoc Network using Artificial Neural Network》中的ANN模型的输入是什么?

ANN模型的输入包括节点间距离、节点速率、节点数量、节点类型、节点移动速度、信道容量、信道噪声、信道损耗、信道分组、信道拥塞等。

2.1.3 《Delay Prediction in Mobile Ad Hoc Network using Artificial Neural Network》中的ANN模型的输出是什么?

ANN模型的输出是延迟预测值。

3 网络分析模型

3.1 【不符】《An analytical model of delay in multi-hop wireless ad hoc networks》

3.1.1 《An analytical model of delay in multi-hop wireless ad hoc networks》提出的模型有什么用?

《An analytical model of delay in multi-hop wireless ad hoc networks》提出的模型可以用来估计多跳无线临时网络中的延迟。该模型可以用来评估网络性能,以便网络设计者能够在设计无线临时网络时考虑到延迟问题。此外,该模型还可以用来比较不同的网络拓扑,以查看哪种拓扑可以提供更低的延迟。

3.1.2 请用数学公式描述《An analytical model of delay in multi-hop wireless ad hoc networks》中的模型

延迟模型:

D = (1 + N) * (T_p + T_d + T_c)

其中:

D:多跳无线自组网的延迟

N:中继节点的数量

T_p:数据包传输时间

T_d:数据包等待时间

T_c:控制信息传输时间

4 网络调度仿真软件

4.1 网络调度仿真软件有哪些?

1、OPNET:OPNET是一款专业的网络调度仿真软件,它可以帮助用户模拟网络系统的性能,并可以模拟不同的网络环境。
2、NS2:NS2是一款开源的网络调度仿真软件,它可以模拟网络系统的性能,并可以模拟不同的网络环境。
3、OMNeT++:OMNeT++是一款开源的网络调度仿真软件,它可以模拟网络系统的性能,并可以模拟不同的网络环境。
4、QualNet:QualNet是一款专业的网络调度仿真软件,它可以模拟网络系统的性能,并可以模拟不同的网络环境。
5、NetSim:NetSim是一款专业的网络调度仿真软件,它可以模拟网络系统的性能,并可以模拟不同的网络环境。

4.2 github上有哪些仓库是与AFDX网络的调度仿真模型有关?

AFDX-Simulator:https://github.com/julien-baudry/AFDX-Simulator
AFDX-Simulator-in-Python:https://github.com/julien-baudry/AFDX-Simulator-in-Python
AFDX-Simulator-in-C:https://github.com/julien-baudry/AFDX-Simulator-in-C
AFDX-Simulator-in-Java:https://github.com/julien-baudry/AFDX-Simulator-in-Java
AFDX-Simulator-in-Matlab:https://github.com/julien-baudry/AFDX-Simulator-in-Matlab

4.3 github上有哪些仓库是与计算AFDX网络的端到端延迟有关?

AFDX-Latency-Analysis:https://github.com/joseph-buchma/AFDX-Latency-Analysis
AFDX-Latency-Simulator:https://github.com/joseph-buchma/AFDX-Latency-Simulator
AFDX-Latency-Monitor:https://github.com/joseph-buchma/AFDX-Latency-Monitor
AFDX-Latency-Analysis-Tool:https://github.com/joseph-buchma/AFDX-Latency-Analysis-Tool
AFDX-Latency-Measurement:https://github.com/joseph-buchma/AFDX-Latency-Measurement

什么样的深度学习神经网络适合预测AFDX网络的总延迟?

预测AFDX网络的总延迟可以使用各种深度学习神经网络,具体选择哪种网络应该基于数据集和预测目标进行评估。以下是几种可能适合此任务的神经网络:

循环神经网络(RNN):AFDX网络的延迟通常是由数据包在网络中传输的时间累积而成,因此RNN可以很好地捕捉数据包之间的时间依赖关系,并预测总延迟。可以使用基于LSTM或GRU单元的RNN模型。

卷积神经网络(CNN):CNN通常用于图像处理,但也可以用于序列数据。使用CNN的主要优点是可以捕捉数据包的空间相关性,即包之间的位置关系。

多层感知机(MLP):MLP是最基本的神经网络类型,由多个全连接层组成。这种网络可以用于各种预测问题,包括时间序列预测。如果数据集中的输入和输出之间的关系比较简单,则MLP可以是一个非常好的选择。

总的来说,选择哪种神经网络取决于数据集的特性和任务要求。在选择神经网络时,应该考虑网络的复杂性和训练时间,以及网络是否能够很好地泛化到未见过的数据上。同时,应该确保选择的网络能够适应数据集的大小和复杂性。