简介:针对传统AODV路由协议中周期性Hello消息广播机制会造成协议效率低下的问题,提出了一种利用无线链路有效性预测来降低Hello控制报文的新策略.首先给出了适用于视距无线传输环境下新的链路有效性预测模型,根据此模型所预测的无线链路生命周期来动态更新AODV路由协议中的HelloInterval配置参数,从而实现在不同链路稳定性下以不同频率广播Hello消息的目的.仿真结果表明,相比于采用周期性Hello消息广播机制的原协议而言,改进协议有效减少了不必要的报文开销,并在平均端到端时延和协议效率这2个性能指标上都获得了明显改善.
简介:创业环境是影响创业活动的重要外部困素,利用环境差异性分析和解释创业行为已经成为创业领域研究的一大热点问题。目前的研究局限性在于:主要从政府的视角出发.特别是按照政府部门的设置板块孤立地研究创业环境,缺少创业者视角的创业环境研究。我们还应从大学生创业主体的视角,构建大学生创业观念培养、创业意识形成、创业能力培育、创业行为产生到创业实践过程的“创业生态链”,按照大学生创业各环节的次序,就大学生创业的实际需求,给予匹配的政策供给。根据这一观点,梳理和构建“创业生态链”,要营造创业文化环境的包容性、提高高校创业教育的实效性、加强大学生创业政策供给的制度性、提升大学生创业融资体系的可操作性、强化创业孵化机构的媒合性。
简介:为了提高交通需求预测精度,综合考虑居民出行行为在时间维度上的分布,采用支持向量机、径向基神经网络和多项logit三种方法,基于居民活动目的,建立了出行链模式识别模型,并利用敏感性分析方法研究了解释因素对出行链模式选择的影响和对模型性能的贡献程度.结果显示:支持向量机模型在总体准确度和分类准确度上均优于其他2种方法,体现了支持向量机在小样本下的识别性能优势;证明了支持向量机能够较准确地反映多分类因素对于出行链模式选择行为的影响程度;因素对于不同出行链模式识别精度的贡献度差异表明了细化出行链模式及探索各个模式特有影响因素的重要性.支持向量机技术在交通需求预测建模及影响因素分析方面均具有实践意义.