ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย แบนด์วิดธ์

Exponential Moving Average (EMA) เพื่อวัดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา รวมเปอร์เซ็นต์ที่แน่นอนของค่าจริงที่มีเปอร์เซ็นต์ผกผันของค่าหลังของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา หากคุณให้น้ำหนัก 25 กับมูลค่าที่แท้จริงคุณควรสรุป 25 ค่าจริงเป็น 75 ค่าของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนหน้านี้เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แท้จริง ในการกำหนดน้ำหนักที่สอดคล้องกันซึ่งควรให้ค่าก่อนหน้าให้ใช้ช่วงเวลา ในการคำนวณเปอร์เซ็นต์ให้ใช้สูตร: ระยะเวลา 7 จะส่งผลให้ค่าจริง 25 (2 (71)) และคุณใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ย 75 ค่าก่อนหน้านี้) ข้อควรระวัง: ค่าก่อนหน้าทั้งหมด (รวมถึงค่าก่อนรอบระยะเวลา) จะเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ระยะเวลานี้ใช้เป็นค่าประมาณโดยประมาณของช่วงเวลาที่ค่าจะมีความสำคัญในการประมาณค่า ในช่วงเริ่มต้นของชุดข้อมูลค่าควรจะเป็นศูนย์ดังนั้นคุณอาจให้ความสนใจกับค่ามากขึ้นจนกว่าระยะเวลาจะเสร็จสิ้น การย้ายค่าเฉลี่ยอาจช่วยได้ในการทำให้ข้อมูลดิบและมีเสียงดังเช่นข้อมูลราคารายวัน ข้อมูลราคาสามารถเปลี่ยนแปลงได้มากจากทุกวันและยังคงปิดบังหากราคามีการเติบโตหรือลดลง คุณสามารถเห็นภาพทั่วไปของแนวโน้มพื้นฐานได้หากคุณดูค่าเฉลี่ยของราคาเคลื่อนไหว บางครั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดแนวโน้ม แต่สามารถใช้เพื่อดูว่าข้อมูลตรงข้ามกับแนวโน้มหรือไม่ ระบบการเข้าและออกมักจะเปรียบเทียบข้อมูลกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อพิจารณาว่ามีการสนับสนุนแนวโน้มหรือเริ่มต้นใหม่หรือไม่ นั่นคือเหตุผลที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นหนึ่งในประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ข้อมูลราคาทั้งหมดมีน้ำหนักเท่ากันในการคำนวณค่าเฉลี่ยโดยมีค่าที่ตัดจำหน่ายที่เก่าที่สุดเมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ ในสมการถดถอยเชิงตัวเลขในขณะที่การวัดค่าเฉลี่ยการกระทำของตลาดล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้น ข้อมูลการกำหนดราคาที่เก่าแก่ที่สุดในค่าเฉลี่ยเลขชี้กำลังจะไม่ถูกตัดออก สัญญาณการขายเกิดขึ้นหากค่าเฉลี่ยระยะสั้นและปานกลางเฉลี่ยจากด้านบนลงล่างเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาว ตรงกันข้ามสัญญาณซื้อจะเกิดขึ้นหากค่าเฉลี่ยระยะสั้นและปานกลางเฉลี่ยจากด้านล่างเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาว หากคุณใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาเฉลี่ย 2 ค่าในระบบครอสโอเวอร์คุณควรใช้ค่าเฉลี่ยระยะยาว เป็นสิ่งสำคัญมากที่ต้องรู้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 5 วันจะประกอบด้วยข้อมูลมากกว่า 5 วันและอาจประกอบด้วยข้อมูลจากชีวิตของสัญญาซื้อขายล่วงหน้า ดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ดังกล่าวสามารถค้นหาได้ดีกว่าค่าคงที่ที่เกิดขึ้นจริงเนื่องจากจำนวนวันของข้อมูลในการคำนวณยังคงเท่ากับค่าเฉลี่ย 5 วันเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ย 10 วัน การคำนวณเลขยกกำลังจะจัดขึ้นที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยขึ้นอยู่กับจุดที่คุณเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปตามค่าเฉลี่ย - EMA BREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential - EMA EMA 12 และ 26 วันเป็นค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ได้รับความนิยมสูงสุด เพื่อสร้างตัวบ่งชี้เช่น divergence คอนเวอร์เจนซ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MACD) และค่าร้อยละของราคา (oscillator) (PPO) โดยทั่วไปแล้ว EMA 50 และ 200 วันใช้เป็นสัญญาณของแนวโน้มในระยะยาว ผู้ค้าที่ใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคพบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีประโยชน์และลึกซึ้งเมื่อใช้อย่างถูกต้อง แต่สร้างความหายนะเมื่อใช้ไม่ถูกต้องหรือถูกตีความผิด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดที่ใช้กันโดยทั่วไปในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นไปตามลักษณะของตัวชี้วัดที่ล่าช้า ดังนั้นข้อสรุปที่ได้จากการนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปใช้แผนภูมิตลาดหนึ่ง ๆ ควรเป็นการยืนยันการย้ายตลาดหรือเพื่อบ่งชี้ถึงความแข็งแกร่ง บ่อยครั้งเมื่อถึงเวลาที่เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวได้เปลี่ยนไปเพื่อสะท้อนการเคลื่อนไหวที่สำคัญในตลาดจุดที่เหมาะสมที่สุดของการเข้าสู่ตลาดได้ผ่านไปแล้ว EMA ช่วยลดปัญหานี้ได้บ้าง เนื่องจากการคำนวณ EMA ให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดจึงทำให้การดำเนินการด้านราคาแย่ลงและตอบสนองได้เร็วขึ้น นี่เป็นที่พึงปรารถนาเมื่อใช้ EMA เพื่อรับสัญญาณการซื้อขาย การตีความ EMA เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดพวกเขาจะเหมาะกับตลาดที่มีแนวโน้มมากขึ้น เมื่อตลาดอยู่ในขาขึ้นที่แข็งแกร่งและยั่งยืน เส้นแสดงตัวบ่งชี้ EMA จะแสดงแนวโน้มขาขึ้นและทางกลับกันสำหรับแนวโน้มขาลง ผู้ค้าระมัดระวังจะไม่เพียง แต่ใส่ใจกับทิศทางของเส้น EMA แต่ยังสัมพันธ์ของอัตราการเปลี่ยนแปลงจากแถบหนึ่งไปอีก ตัวอย่างเช่นในขณะที่การดำเนินการตามราคาของขาขึ้นที่แข็งแกร่งจะเริ่มแผ่ออกและพลิกกลับอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA จากแถบหนึ่งไปยังอีกส่วนหนึ่งจะเริ่มลดลงไปจนกว่าจะถึงเวลาดังกล่าวที่บรรทัดตัวบ่งชี้จะราบเรียบและอัตราการเปลี่ยนแปลงเป็นศูนย์ เนื่องจากผลกระทบที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนถึงจุดนี้หรือแม้กระทั่งไม่กี่บาร์ก่อนการดำเนินการด้านราคาน่าจะได้กลับรายการไปแล้ว ดังนั้นจึงเป็นไปได้ว่าการสังเกตการลดอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA ที่สอดคล้องกันอาจเป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถช่วยป้องกันภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกซึ่งเกิดจากผลกระทบที่เกิดจากการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย การใช้ EMA ทั่วไปของ EMA มักใช้ร่วมกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ เพื่อยืนยันการย้ายตลาดที่สำคัญและเพื่อวัดความถูกต้อง สำหรับผู้ค้าที่ค้าขายระหว่างวันและตลาดที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว EMA จะสามารถใช้งานได้มากขึ้น ผู้ค้ามักใช้ EMA เพื่อหาอคติในการซื้อขาย ตัวอย่างเช่นหาก EMA ในแผนภูมิรายวันแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่สูงขึ้นกลยุทธ์การค้าระหว่างวันอาจเป็นการค้าเฉพาะจากด้านยาวบนแผนภูมิระหว่างวันเท่านั้น Steve Uhlig, Olivier Bonaventure - Comput commun รายได้ปี 2547 วันนี้ระบบอิสระส่วนใหญ่ที่เชื่อมต่อกันหลายระบบ (AS) จำเป็นต้องควบคุมการไหลเวียนของการรับส่งข้อมูลระหว่างกันเพื่อประสิทธิภาพและเหตุผลทางเศรษฐกิจ โดยปกติจะทำโดยการปรับแต่งค่า BGP ด้วยตนเองสำหรับเราเตอร์บนพื้นฐานของการทดลองและข้อผิดพลาด ในบทความนี้เราได้สาธิต วันนี้ระบบอิสระส่วนใหญ่ที่เชื่อมต่อกันหลายระบบ (AS) จำเป็นต้องควบคุมการไหลเวียนของการรับส่งข้อมูลระหว่างกันเพื่อประสิทธิภาพและเหตุผลทางเศรษฐกิจ โดยปกติจะทำโดยการปรับแต่งค่า BGP ด้วยตนเองสำหรับเราเตอร์บนพื้นฐานของการทดลองและข้อผิดพลาด ในบทความนี้เราแสดงให้เห็นว่าการออกแบบเทคนิควิศวกรรมการจราจรแบบ BGP อย่างเป็นระบบสำหรับ stub ASes เป็นไปได้ แนวทางของเราในการแก้ปัญหาทางด้านวิศวกรรมจราจรนี้คือการอนุญาตให้ผู้ให้บริการเครือข่ายสามารถกำหนดฟังก์ชันเป้าหมายในการรับส่งข้อมูลระหว่างกันได้ ฟังก์ชั่นเป้าหมายเหล่านี้ถูกใช้โดยกล่องการเพิ่มประสิทธิภาพที่อยู่ภายใน AS เพื่อควบคุมการรับส่งข้อมูลภายในโดยการปรับข้อความ iBGP ที่แจกจ่ายภายใน AS เราแสดงให้เห็นว่าการใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมวิวัฒนาการที่มีประสิทธิภาพช่วยให้สามารถเพิ่มฟังก์ชันวัตถุประสงค์และ จำกัด จำนวนข้อความ iBGP ได้ โดยการรักษาอายุการใช้งานบนเส้นทางที่ปรับแต่งแล้วเรายังแสดงให้เห็นว่าการให้ความเสถียรกับเส้นทางภายในและการจราจรเป็นไปได้ เราประเมินสมรรถนะของโซลูชันตามร่องรอยการจราจรจากสอง AS ต้นทางขนาดต่างๆ การจำลองแบบของเราแสดงให้เห็นว่าการเข้าชมภายในโดเมนสามารถออกแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้การโฆษณาแบบ iBGP ไม่กี่รายการต่อนาที การมีส่วนร่วมของเราในเอกสารฉบับนี้ โดย Emanuele Goldoni, Giuseppe Rossi 2008 การประมาณแบนด์วิดท์แบบ end-to-end มีความสำคัญมากสำหรับแอพพลิเคชันที่ใช้แบนด์วิดท์การตรวจสอบคุณภาพของบริการและวิศวกรรมการเข้าชม แม้ว่าจะมีการพัฒนาเทคนิคและเครื่องมือหลายอย่างในอดีต แต่การประมาณค่าที่แม่นยำในเวลาจริงยังคงเป็นสิ่งที่ท้าทายหลัก การประมาณแบนด์วิดท์แบบ end-to-end มีความสำคัญมากสำหรับแอพพลิเคชันที่ใช้แบนด์วิดท์การตรวจสอบคุณภาพของบริการและวิศวกรรมการเข้าชม แม้ว่าจะมีการพัฒนาเทคนิคและเครื่องมือหลายอย่างในอดีต แต่การประมาณค่าที่แม่นยำในเวลาจริงยังคงเป็นสิ่งที่ท้าทายเนื่องจากขาดการควบคุมเส้นทางเครือข่ายที่วัดได้และสภาวะแวดล้อมเช่นเสียงรบกวนและการจราจรในระยะสั้น บทความนี้นำเสนอ VHF (Vertical Horizontal Filter) ซึ่งเป็นเทคนิคการถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักที่ได้รับการแก้ไขโดยการยกกำลังสอง (EWMA) ที่ยืมมาจากโลกทางการเงินโดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างการประมาณแบนด์วิธที่มีอยู่ได้อย่างแม่นยำลดผลกระทบจากการสังเกตการณ์ที่มีเสียงดัง ความถูกต้องของการแก้ปัญหานี้เมื่อเทียบกับเทคนิคอื่น ๆ ของ EWMA แสดงให้เห็นว่า VHF มีประสิทธิภาพและเสถียรภาพที่ดี ผลการจำลองยังแสดงให้เห็นว่าพฤติกรรม VHF เป็นที่คาดการณ์ได้มากและไม่จำเป็นต้องปรับตัวกรองทุกครั้งที่เงื่อนไขของเครือข่ายเปลี่ยนไป โดย Vladimir Privman ความรับผิดชอบต่อเนื้อหาจะขึ้นอยู่กับผู้เขียนและไม่เกี่ยวกับ IARIA หรืออาสาสมัครพนักงานหรือผู้รับเหมาของ IARIA IARIA เป็นเจ้าของสิ่งตีพิมพ์และด้านบรรณาธิการ IARIA ขอสงวนสิทธิ์ในการอัปเดตเนื้อหาเพื่อปรับปรุงคุณภาพ อนุญาตให้หักล้างได้โดยใช้เครดิต ความรับผิดชอบต่อเนื้อหาจะขึ้นอยู่กับผู้เขียนและไม่เกี่ยวกับ IARIA หรืออาสาสมัครพนักงานหรือผู้รับเหมาของ IARIA IARIA เป็นเจ้าของสิ่งตีพิมพ์และด้านบรรณาธิการ IARIA ขอสงวนสิทธิ์ในการอัปเดตเนื้อหาเพื่อปรับปรุงคุณภาพ การสรุปเป็นสิ่งที่ได้รับอนุญาตด้วยเครดิตไปยังแหล่งที่มา ห้องสมุดได้รับอนุญาตให้ถ่ายเอกสารหรือพิมพ์โดยให้ข้อมูลอ้างอิงดังกล่าวและวัสดุที่เป็นผลได้รับการจัดทำขึ้นโดยไม่มีค่าใช้จ่าย เอกสารอ้างอิงควรกล่าวถึง: International Journal on Advances in Systems and Measurements, issn 1942-261x vol. 2, no. 4 ปี 2552 เสียงโดยใช้น้ำหนักลดลง i. อย่างไรก็ตามหากการเปลี่ยนแปลงยังคงอยู่ตัวกรองจะรีบไปหาค่าใหม่ สมการ (19) ควรเป็นรูปแบบ: Ei iEi1 (1 i) Oi (20) Lowpass EMA -42--, ความเสถียร 43 และข้อผิดพลาด 43 เป็นเทคนิคที่มีอยู่สามข้อที่ออกแบบมาเกี่ยวกับปรัชญานี้ แม้ว่าพวกเขาจะได้รับการเสนอสองสามปีที่ผ่านมาเพื่อความรู้ที่ดีที่สุดของเราไม่มีพวกเขา โดย Hejun Wu, Qiong Luo เราสังเกตเห็นสองปัญหาในรูปแบบการตั้งเวลาปัจจุบันสำหรับการประมวลผลแบบสอบถามในเครือข่ายเซนเซอร์: (1) แผนการดำเนินการแบบสอบถามไม่เปลี่ยนแปลงหลังจากที่มีการฉีดเข้าไปในเครือข่ายและ (2) กำหนดการสื่อสารข้อมูลไม่ค่อยพิจารณาปริมาณงานแบบสอบถาม ปัญหาทั้งสองอย่างรุนแรงส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงาน b. เราสังเกตเห็นสองปัญหาในรูปแบบการตั้งเวลาปัจจุบันสำหรับการประมวลผลแบบสอบถามในเครือข่ายเซนเซอร์: (1) แผนการดำเนินการแบบสอบถามไม่เปลี่ยนแปลงหลังจากที่มีการฉีดเข้าไปในเครือข่ายและ (2) กำหนดการสื่อสารข้อมูลไม่ค่อยพิจารณาปริมาณงานแบบสอบถาม ปัญหาทั้งสองอย่างรุนแรงส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงานเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของเวลาทำงานเช่นการเชื่อมต่อแบบไร้สายและกระแสข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้งและส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานอย่างมาก เพื่อแก้ปัญหาทั้งสองข้อนี้เราขอเสนอตัวจัดตารางเวลาแบบปรับตัวแบบองค์รวม AHS ซึ่งกำหนดตารางเวลาทั้งตัวดำเนินการแบบสอบถามและการสื่อสารข้อมูลและสามารถปรับตารางเวลาให้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงของเวลาทำงาน เราได้ใช้ AHS ใน nesC และได้ทดสอบกับ motes จริงและในการจำลอง ผลการวิจัยของเราแสดงให้เห็นว่า AHS ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของการประมวลผลแบบสอบถามในการตั้งค่าแบบไดนามิกต่างๆ 1. ving average (GEMA) สำหรับระดับที่สองเนื่องจากสามารถประเมินค่าข้อมูลประสาทสัมผัส n ในขณะที่โมเดลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเส้น (EMA) ที่ใช้ทั่วไปสามารถคาดการณ์ค่าต่อไปได้ -4-- AHS จะต้องคำนึงถึงค่าข้อมูลประสาทสัมผัสทั้งปวงที่เหมือนกันถ้าใช้โมเดล EMA เหล่านี้ ใน AHS, n ถูกตั้งค่าเป็นค่าเฉลี่ยของค่าข้อมูลทางประสาทสัมผัสติดต่อกันที่มีเครื่องหมาย i เหมือนกัน โดย Ramon Serna Oliver, Gerhard Fohler, Technische Universitt Kaiserslautern ลักษณะของ Wireless Sensor Networks และ de-ployments ในสภาพแวดล้อมจริงช่วยป้องกันไม่ให้ใช้วิธีการแบบเรียลไทม์แบบคลาสสิกเพื่อรับประกันคุณสมบัติตรงเวลาซึ่งมีความซับซ้อนมากขึ้นโดยความสำคัญของการใช้พลังงานต่ำ ในบทความนี้เราจะนำเสนอวิธีการประมาณ ลักษณะของ Wireless Sensor Networks และ de-ployments ในสภาพแวดล้อมจริงช่วยป้องกันไม่ให้ใช้วิธีการแบบเรียลไทม์แบบคลาสสิกเพื่อรับประกันคุณสมบัติตรงเวลาซึ่งมีความซับซ้อนมากขึ้นโดยความสำคัญของการใช้พลังงานต่ำ ในบทความนี้เราจะนำเสนอวิธีการในการประมาณความน่าจะเป็นของการกำหนดเส้นตายการส่งมอบแบบ end-to-end และขยายแนวความคิดของเส้นทางการกำหนดเส้นทางซึ่งจะช่วยเพิ่มความรู้เพิ่มเติมให้กับเครือข่าย hops 1 ry สำหรับแต่ละลิงก์ตามประสิทธิภาพ ดังนั้นจึงเพียงพอที่จะประมาณค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนของการกระจายดังกล่าวเพื่อใช้ CLT เราเสนอค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบเสวนา (EWMA) -2-- เป็นค่าเฉลี่ยในการคำนวณนี้โดยใช้หน่วยความจำน้อยและค่าใช้จ่ายต่ำของ CPU (สมการที่ 6) มีการตั้งค่าพารามิเตอร์ (0 1) เพื่อชั่งน้ำหนักการวัดตามจริงเทียบกับอดีต henc โดย Ramon Serna Oliver, Technische Universitat Kaiserslautern พ. ศ. 2552 ลักษณะของเครือข่ายเซนเซอร์ไร้สาย (WSN) ช่วยป้องกันไม่ให้ใช้วิธีแบบเรียลไทม์แบบคลาสสิกเว้นแต่จะมีข้อสมมติฐานที่ จำกัด เกี่ยวกับการมีส่วนร่วมของ en-tities ดังนั้นสำหรับการใช้งานในการใช้งานจริงทางเลือกวิธีการอื่นที่สามารถนำเสนอ Quality Quality of Service (QoS) ที่มีความหมายขึ้นอยู่กับ r ลักษณะของเครือข่ายเซนเซอร์ไร้สาย (WSN) ช่วยป้องกันไม่ให้ใช้วิธีแบบเรียลไทม์แบบคลาสสิกเว้นแต่จะมีข้อสมมติฐานที่ จำกัด เกี่ยวกับการมีส่วนร่วมของ en-tities ดังนั้นสำหรับการประยุกต์ใช้ในการปรับใช้ที่สมจริงวิธีการอื่นที่สามารถนำเสนอคุณภาพของบริการที่มีความหมาย (QoS) ขึ้นอยู่กับสมมติฐานที่สมจริงเป็นสิ่งจำเป็น รายงานทางเทคนิคนี้นำเสนอแนวทางในการประมาณการรับประกันความถูกต้องของเวลาในการจัดส่งข้อความใน WSN โดยสิ้นเชิง แต่ละโหนดจะคำนวณที่สถิติเฉพาะที่รันไทมเฉพาะที่เกี่ยวกับความล่าช้าในการส่งต่อข้อความด้วยข้อกำหนดเกี่ยวกับหน่วยความจำและหน่วยความจำต่ำ องค์ประกอบของข้อมูลท้องถิ่นนี้ถูกใช้ในช่วงเวลาทำงานเพื่อสร้างเมตริกที่ประเมินความหนาแน่นความน่าจะเป็น (pdf) ของความแฝงของ end-to-end ของเส้นทาง เมตริกนี้มีประโยชน์ต่อ QoS แบบปรับตัวเนื่องจากมีการอัปเดตอย่างต่อเนื่องในขณะทำงานและสะท้อนถึงสถานะเครือข่ายที่เกิดขึ้นจริง ผลการจำลองเน้นความถูกต้องของวิธีการ บทที่ 1 latency และ s2 เป็นตัวบ่งชี้คุณภาพการเชื่อมโยงที่หยาบ: hops ที่มีความแปรปรวนสูงอาจประสบกับการ retransmissions จำนวนมากขึ้น เราเสนอค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบเสวนา (EWMA) -3-- เป็นค่าเฉลี่ยในการคำนวณนี้โดยใช้หน่วยความจำน้อยและค่าใช้จ่ายต่ำของ CPU (สมการ 3.2) มีการตั้งค่าพารามิเตอร์ (0 1) เพื่อชั่งน้ำหนักการวัดตามจริงสำหรับอดีต โดยอดัม Wierzbicki, Lars Burgstahler การออกแบบและการทำงานของเครือข่ายโทรคมนาคมมักต้องอาศัยการวัดตามเกณฑ์ ตัวอย่างของการตัดสินใจดังกล่าวคือการกำหนดเส้นทางตาม QoS โดยที่การวัดความสามารถในการเชื่อมโยงที่ใช้จะมีผลต่อการเลือกเส้นทางหรือตำแหน่งแคชที่ใช้การวัดค่าเฉลี่ยของ TCP การออกแบบและการทำงานของเครือข่ายโทรคมนาคมมักต้องอาศัยการวัดตามเกณฑ์ ตัวอย่างของการตัดสินใจดังกล่าวคือการกำหนดเส้นทางตาม QoS โดยที่การวัดความสามารถในการเชื่อมโยงที่ใช้จะมีผลต่อการเลือกเส้นทางหรือตำแหน่งแคชที่ใช้การวัดค่าเฉลี่ยของ TCP อย่างไรก็ตามความแปรปรวนของการวัดสภาพเครือข่ายทำให้ใช้งานได้ยากสำหรับการตัดสินใจดังกล่าว ในการกำหนดเส้นทาง QoS การตัดสินใจจะต้องมีเสถียรภาพเพื่อหลีกเลี่ยงการจัดเรียงแพ็กเก็ตใหม่ในตำแหน่งแคชการเปลี่ยนแปลงขนาดเล็กในการวัดอาจนำไปสู่การตัดสินใจสถานที่ที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง ดังนั้นอัลกอริธึมการประมาณค่าจึงถูกใช้เพื่อให้การวัดเป็นไปอย่างราบรื่น คุณภาพของการตัดสินใจขึ้นอยู่กับการประมาณค่าขึ้นอยู่กับว่าการประมาณค่านั้นใกล้เคียงกับเงื่อนไขที่แท้จริงและเป็นอย่างไร มีข้อตกลงระหว่างสองวัตถุประสงค์นี้ซึ่งทำให้ยากที่จะเลือกวิธีการประมาณค่าที่เหมาะสม ในเอกสารฉบับนี้จะนำเสนอแนวทางที่ใช้การวิเคราะห์แบบหลายเกณฑ์เพื่อประเมินคุณภาพของอัลกอริทึมการประมาณค่า มันแสดงให้เห็นว่าวิธีการประเมินผลสามารถปรับให้เหมาะสมกับความต้องการของนักออกแบบอัลกอริทึม ตัวอย่างบางส่วนของขั้นตอนวิธีการประเมินได้รับการประเมินในการติดตามการจราจรโดยสังเขปและแบบเรียลไทม์โดยใช้แนวทางที่เสนอจะแสดงให้เห็นว่าการประเมินผลสามารถปรับให้เหมาะกับการใช้งานที่แตกต่างกันได้สองแบบ โดย Emanuele Goldoni, Alberto Torelli บทคัดย่อการประเมินแบนด์วิดธ์แบบแบนด์วิดธ์แบบครบวงจรนับเป็นเมตริกสำคัญสำหรับบริการที่ต้องพึ่งพาแบนด์วิดธ์เช่นการสตรีมมิ่งมัลติมีเดียแอพพลิเคชันแบบ peer-to-peer และเกมที่มีประโยชน์สำหรับการตรวจสอบคุณภาพของบริการและวิศวกรรมจราจร บทความนี้นำเสนอรายละเอียดของ ASSOLO, EF บทคัดย่อการประเมินแบนด์วิดธ์แบบแบนด์วิดธ์แบบครบวงจรนับเป็นเมตริกสำคัญสำหรับบริการที่ต้องพึ่งพาแบนด์วิดธ์เช่นการสตรีมมิ่งมัลติมีเดียแอพพลิเคชันแบบ peer-to-peer และเกมที่มีประโยชน์สำหรับการตรวจสอบคุณภาพของบริการและวิศวกรรมจราจร บทความนี้นำเสนอรายละเอียดของ ASSOLO ซึ่งเป็นเครื่องมือการตรวจสอบที่ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการประเมินแบนด์วิธที่มีอยู่ของเส้นทางเครือข่าย เครื่องมือนี้ใช้แนวคิดที่รู้จักกันดีในเรื่องความแออัดของตนเองและมีโปรไฟล์การเข้าชมใหม่ซึ่งเรียกว่า REACH (ExplectiAl Chirp) เพื่อทดสอบอัตราต่างๆที่เป็นไปได้ด้วยแพ็คเก็ตเดียว นอกจากนี้โปรแกรมจะทำงานภายในระบบปฏิบัติการแบบเรียลไทม์และใช้เทคนิคการยกเลิกการลบเพื่อปรับปรุงกระบวนการวัดผล ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า ASSOLO มีประสิทธิภาพดีกว่า pathChirp ซึ่งเป็นเครื่องมือวัดที่ทันสมัยที่สุดโดยประมาณแบนด์วิธที่พร้อมใช้งานมีความแม่นยำและเสถียรภาพมากขึ้นเมื่อมีแหล่งการเข้าชมข้ามช่องทางต่างๆ นอกจากนี้เราแสดงให้เห็นว่าการใช้ระบบปฏิบัติการแบบเรียลไทม์สามารถเพิ่มเสถียรภาพของการประมาณค่าที่ลดผลกระทบของสวิตช์บริบทของซอฟต์แวร์ได้ คำหลัก - แบนด์วิดท์ที่พร้อมใช้งานการวัดเครือข่ายที่ใช้งานการประเมินผลการปฏิบัติงานแบบเรียลไทม์ I. เสียงรบกวนโดยใช้น้ำหนักลด i. อย่างไรก็ตามหากการเปลี่ยนแปลงยังคงอยู่ตัวกรองจะรีบไปหาค่าใหม่ สมการ (19) ควรเป็นรูปแบบ: Ei iEi1 (1 i) Oi (20) Lowpass EMA -42--, ความเสถียร 43 และข้อผิดพลาด 43 เป็นเทคนิคที่มีอยู่สามข้อที่ออกแบบมาเกี่ยวกับปรัชญานี้ แม้ว่าพวกเขาจะได้รับการเสนอสองสามปีที่ผ่านมาเพื่อความรู้ที่ดีที่สุดของเราไม่มีพวกเขา โดย Mary Looney, Oliver Gough การประมาณอัตราการเกิดข้อผิดพลาดในการให้บริการเป็นส่วนสำคัญของการจัดการและควบคุมการเข้าชมในการสร้างเครือข่ายที่เปิดใช้งาน Quality of Service (QoS) มีการเสนอเทคนิคการประมาณอัตราหลายรูปแบบสำหรับการประมาณอัตราการเข้าชมที่มีประสิทธิภาพ ตัวประมาณนี้ควรมีความว่องไวมั่นคงและถูกต้อง การประมาณอัตราการเกิดข้อผิดพลาดในการให้บริการเป็นส่วนสำคัญของการจัดการและควบคุมการเข้าชมในการสร้างเครือข่ายที่เปิดใช้งาน Quality of Service (QoS) มีการเสนอเทคนิคการประมาณอัตราหลายรูปแบบสำหรับการประมาณอัตราการเข้าชมที่มีประสิทธิภาพ สมมติฐานเหล่านี้ควรมีความคล่องตัวมีเสถียรภาพและแม่นยำในการติดตามการเปลี่ยนแปลงอัตราการเข้าชมได้อย่างรวดเร็ว แต่ไม่สนใจการเปลี่ยนแปลงในระยะสั้นเนื่องจากพฤติกรรมการรับส่งข้อมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง อย่างไรก็ตามตัวประมาณอัตราเดียวไม่สามารถกำหนดค่าให้มีความคล่องตัวและมีเสถียรภาพได้เสมอ ในบทความนี้เราเสนออัลกอริธึมประมาณอัตราที่ใช้เทคนิคการประเมินอัตราสองแบบในแนวทางที่ใช้ฟลิป - ฟล็อปเพื่อให้สามารถใช้งานได้อย่างคล่องตัวในการวัดการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นจริงของการรับส่งข้อมูลในเวลาที่เหมาะสมและเที่ยงตรงตลอดจนความเสถียรในการละเว้นระยะสั้น รูปแบบของการเข้าชม การตรวจสอบขั้นตอนวิธี TSW และ EWMA ที่มีอยู่จะดำเนินการเพื่อหาค่าที่เหมาะสมกับตัวประมาณค่าที่เสนอในแง่ของความว่องไวและความเสถียร การวิเคราะห์การจำลองจะใช้เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของอัลกอริธึมที่เสนอเทียบกับตัวกรอง flip-flop ที่มีอยู่ ผลเชิงปริมาณแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้นของตัวประมาณที่เสนอเทียบกับตัวกรองแบบฟลิปฟอพที่มีอยู่ในการเป็นเทคนิคการประมาณอัตราความเร็วเปรียวเสถียรและแม่นยำ เนื่องจากความผันผวนของตัวประเมินความว่องไวทำให้เกิดความไม่มีเสถียรภาพและข้อผิดพลาดในระบบเท่านั้น หลายวิธีได้รับการเสนอเพื่อเอาชนะอุปสรรคของ EWMA ซึ่งรวมถึง Dynamic EWMA-12-- และ Time Window ที่ใช้ EWMA 1 อัลกอริทึมเหล่านี้จะทำการประมาณเป็นระยะ ๆ แทนที่จะเป็นแพ็คเก็ตโดยพื้นฐาน packet ซึ่งจะช่วยลดความซับซ้อนในการคำนวณของ EWMA พวกเขายังเสนอ t โดย Daniel Lacks, Mainak Chatterjee, Taskin Kocak 2007 บทความนี้เสนออัลกอริทึมการจัดกลุ่มใหม่สำหรับเครือข่ายเฉพาะกิจบนมือถือที่ใช้ตำแหน่งบนระบบ GPS (GPS) ซึ่งคำนึงถึงทิศทางการไหลของการจราจรโดยรวมในเครือข่าย อัลกอริธึมลอจิกของคลัสเตอร์ที่เสนอจะถูกกระตุ้นโดยอัลกอริธึมการกำหนดเส้นทางแบบครบวงจรของ GPS บทความนี้เสนออัลกอริทึมการจัดกลุ่มใหม่สำหรับเครือข่ายเฉพาะกิจบนมือถือที่ใช้ตำแหน่งบนระบบ GPS (GPS) ซึ่งคำนึงถึงทิศทางการไหลของการจราจรโดยรวมในเครือข่าย อัลกอริธึมลอจิกของคลัสเตอร์ที่เสนอจะได้รับการกระตุ้นด้วยอัลกอริทึมการกำหนดเส้นทางการโต้วาทีของจีพีเอสซึ่งคลัสเตอร์จะอยู่ในภูมิประเทศบนโครงข่ายเซลล์แนวคิด อัลกอริทึมการจัดกลุ่มแบบกระจายที่เลือกจะเลือก clusterheads ตามรูปแบบการไหลของการจราจรนั่นคือโหนดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการส่งต่อและกำหนดเส้นทางการรับส่งข้อมูลเครือข่าย วิธีการของเราช่วยให้คลัสเตอร์ที่ถูกครอบงำด้วยการส่งแพ็คเก็ตเพื่อระบุ clusterhead เพิ่มเติมจากโหนดที่มีอยู่ในเซลล์เพื่อแบ่งปันภาระของตน ในทำนองเดียวกัน clusterheads ที่มีโหลดต่ำจะพยายามสละบทบาทของพวกเขาเป็น clusterhead เราเสนอแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า cell fanning ซึ่งช่วยให้ clusterheads collocated ในเซลล์หนึ่ง ๆ เพื่อแชร์ความรับผิดชอบในการกำหนดเส้นทางโดยประกาศว่าเซลล์ใดที่พวกเขารับผิดชอบในการกำหนดเส้นทางแพ็คเก็ต เราได้ทำการทดลองจำลองข้อมูลอย่างกว้างขวางโดยใช้รูปแบบการจราจรแบบบังคับ แสดงผลที่สำคัญสองอย่าง ได้แก่ การใช้พลังงานต่อคลัสเตอร์และความล่าช้าในการเข้าคิวเฉลี่ยสำหรับแต่ละกลุ่ม ผลลัพธ์ในแง่ของค่าโสหุ้ยข้อความจำนวน clusterheads การใช้พลังงานและความล่าช้าในการจัดคิวแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของระบบจะเพิ่มขึ้นเมื่อ clusterheads ถูกเลือกพิจารณาทิศทางการไหลของการจราจรตัวชี้วัดทางเทคนิคใน Python คำอธิบายตัวชี้วัดทางเทคนิคใน Python สำหรับขณะนี้มี: RSI - ดัชนีความแรงของสัมพัทธ์, SMA - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา, WMA - ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก, EMA - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุ, ช่วง BB - Bollinger, แบนด์วิดท์ Bollinger, B, ROC และ MA เมื่อฉันสามารถเพิ่มได้มากขึ้น ถ้าใครต้องการมีส่วนร่วมกับโค้ดใหม่หรือคำแนะนำแก้ไขโปรดอย่าลังเล (SMMA), ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก (WMA), ค่าเฉลี่ย Bollinger Bones (BMA), Bollinger Bands (แบนด์วิดท์ Bollinger), B KEEP ME UPDATED (ค่าเฉลี่ยความถดถอย), ROC, MA (SMI), Average Moving Average (SMA)