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题名一种跨域铁路数据网综合组网设计与仿真
被引量：7
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作者
李永芳
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机构
南京铁道职业技术学院通信信号学院
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2021年第2期102-108,126,共8页
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基金
江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养资助项目(苏教师函〔2020〕10号)
江苏省高校自然科学研究项目(17KJD520007)
+1 种基金
南京铁道职业技术学院“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养资助项目(RCQL19202)
南京铁道职业技术学院课题(YZ20015)。
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文摘
针对铁路数据通信网分区域组网的现状,提出一种跨域铁路数据网综合组网设计方案,并在eNSP环境中进行仿真。方案在多AS区域、多协议作用场景中,实现了域内路由、域间路由、路由控制优化、跨域私网互通等高级路由控制。有效解决综合数据网设计、设备管理配置、结果分析测试、网络故障诊断等网络工程技术问题。方案可为设备维护人员提供技术帮助,为后续铁路数据网的线网建设提供有效依据和参考。
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关键词
铁路数据网
网络仿真平台
跨域
路由优化
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Keywords
railway data network
network simulation platform
cross domain
route optimization
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分类号
TN393.4
[电子电信—物理电子学]
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题名基于FARIMA的铁路数据网流量趋势预测
被引量：4
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作者
孙强
周洋
张治鹏
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机构
北京交通大学电子信息工程学院
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出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期84-88,共5页
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基金
国家自然科学基金(U1534201)
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文摘
利用FARIMA模型,对铁路数据网中的真实数据流量进行建模并分析,提出一种新型的基于FARIMA模型的铁路数据网流量预测方法,该方法能够同时描述网络流量的长相关特性和短相关特性。将FARIMA过程转换为差分过程和ARMA过程进行趋势预测,并且根据平均绝对误差、绝对百分比误差等多项指标进行比较验证。通过对高速铁路数据网6个月的数据进行建模分析,利用不同的参数设置预测未来2个月的流量趋势,并与真实数据进行对比。实验结果表明该方法比传统的基于ARMA模型的预测方法更为精准,能够适用于铁路数据网流量趋势预测。
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关键词
铁路数据网
FARIMA模型
长相关性
趋势预测
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Keywords
railway data network
FARIMA model
long-range dependence
traffic forecast
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分类号
TN919.2
[电子电信—通信与信息系统]
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