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Juniper SRX BFD 配置 评分:

Juniper SRX BFD 配置与脚本

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Juniper SRX 1400配置文档

Juniper SRX 1400配置文档配置文档,很好的学习资料哦

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Juniper SRX BFD 配置

Juniper SRX BFD 配置与脚本

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部署Juniper vSRX 模拟器 是模拟Juniper SRX 设备的 也可以当路由器来模拟 需要用VMware 打开 文件名称:junos vsrx 12 1X44 D10 4 domestic ova 212MB 可以采用VMware vSphere 环境下模拟 vSphere包含VMware ESXi 服务器端 和VMware vSphere Client 客户端 模拟采用在VMware Workstation 软件上安装VMware ESXi 服务器端 然后使用VMware vSphere Client 客户端 登陆ESXi 服务器端 再导入junos vsrx 12 1X

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SLA和BFD技术简介

BFD(双向转发检测)是一个简单的“Hello”协议,主要用于对相邻转发引擎之间通道故障提供轻负荷、持续时间短的检测,并将检测结果及时通知IGP。

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基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测

基于真实的 GPS 轨迹数据,对城市拥堵路段进行预测. 在此过程中,摒弃传统的基于交通流预 测和拥堵识别的方法,提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法. 该方法同时考虑路 段拥堵的时间周期性和时空相关性,通过对出租车 GPS 轨迹数据进行挖掘和训练,建立拥堵向量和拥堵转移 矩阵,实现对拥堵路段的预测. 真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性.

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基于复杂城市道路网络的交通拥堵预测模型

】随着城市交通的发展,道路网络越来越复杂,交通拥堵越来越严重,准确预测交通拥堵是城市缓堵保畅,提高 城市交通管理能力关键技术之一。传统马尔可夫预测模型中的单变量模型只能解决单个时间序列上的交通预测问题,一阶模 型仅考虑了相邻时间点数据之间的影响,高阶多变量马尔可夫模型的预测精度不足,难以解决复杂城市道路网络交通拥堵预 测的问题。对此,文章提出了一种添加调节项的高阶多变量马尔可夫模型(AAT-HO3M),证明了模型的收敛性,进行了参数 估计,并参考城市道路交通运行评价指标体系,对城市拥堵进行预测分析。通过预测试验证明,AAT-HO3M预测精度高于传 统高阶多变量马尔可夫模型和改进高阶多变量马尔可

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基于深度学习的交通拥堵预测模型研究 *

针对城市道路交通拥堵预警问题,提出了一种基于深度学习的预测模型 。 通过归纳合并交通流参数 、 环境状态 、 时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态 。 采用深度学习的自编码网络方法从无 标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集 。 应用 Softmax 回归对有标签的新特征 集进行学习生成预测分类器,模型可对交通拥堵状况进行多态预测 。 通过仿真对比分析,预测模型具有较省略 特征学习的预测算法更好的预测性能,平均预测精度可达 85% 。

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