简介:针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络(LSTM)的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络(RNN)和门控循环网络(GRU).
简介:软件定义网络(SDN)将数据层与控制层相分离,是一种新型网络体系架构.针对目前SDN网络还不能提供路由服务问题,设计了一种基于OpenFlow技术,使得SDN网络拥有路由转发功能的方案.依托RouteFlow平台,以内核虚拟化技术为基础,以Quagga软件为路由引擎,通过OpenFlow控制器为数据平面提供路由逻辑控制策略.实验结果表明,该方案不仅让SDN网络具有了路由转发功能,还能使系统保持较好的稳定性.