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针对IP网络流量矩阵(TM)估计的高度病态性,导致很难精确估计网络流量矩阵,因此提出了一种基于蚁群优化(ACO)算法的IP网络流量矩阵估计方法。通过适当的建模,将流量矩阵估计问题转化为最优化问题,再通过蚁群算法求解模型,有效解决了网络流量矩阵估计。通过测试结果分析,与现存的方法相比,所提算法的精度比最大熵和二次规划稍差,但这两种方法复杂度太高,不适用于大规模网络,因此,在网络规模较大的情况下,算法是较优的,可提高流量矩阵估计的精度。 相似文献
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利用GIS空间叠加图层,通过野外实地调查取样,探讨了南方典型崩岗区(安溪县龙门镇)水系和崩岗的空间分布规律.结果表明,区域一级河流两侧斜坡几乎没有崩岗,二级河流两侧斜坡仅有少量崩岗发育,三级河流及其支流两侧和源头沟谷斜坡崩岗强烈发育.导致不同级别河流水系崩岗空间分布差异的原因是:一、二级河流长期处于侧向侵蚀状态中,其两侧斜坡有发育良好的坡积土覆盖;三级以上河流以及源头沟谷两侧斜坡在发展历史上处于强烈侵蚀状态,残积砂土层暴露,导致崩岗侵蚀发生概率增大. 相似文献
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