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本文利用节点度、节点紧密度、节点的介数作为节点重要性的评价指标。节点度的大小非常直观,反映了节点本身影响其他节点的能力。一般情况,度越大的节点重要性越大,但是对于某些桥节点来说欠缺不正确。间接影响力反映节点通过网络对其他节点施加影响的能力,如紧密度和介数。本文利用节点度、节点紧密度、节点的介数这三个要素,基于快速密度聚类方法对通信网节点的重要性进行评估。本文利用快速密度聚类的方法对节点重要性进行评估。本文中的要素为3个,那么分类空间为三维。因此本文将快速密度聚类的方法由二维推广至三维,应用于节点重要性分类中。
在本研究中将距离和带宽的权值进行归一化整合,距离和带宽的权值各为50%。因此节点重要性的评估能够反映出距离和带宽的影响。对于重要性一般的节点和重要性比较弱的节点来说,由于本文中采用了距离和带宽作为权值的一部分,因此一般重要性节点在距离和带宽的加权值比重要性比较弱的节点大。
结论
电力通信网的节点重要性评估是电力通信研究的一个重要议题。本文针对以往电力通信网节点重要性评估中存在使用单一因素的问题,采用节点强度、节点精密度以及节点的介数作为节点重要性的评价指标,并以电力通信网的带宽和距离作为权值,基于快速密度聚类方法建立电力通信网的节点重要性评估模型,为电网通信的规划做支撑。本文通过快速密度聚类方法进行无监督的分类,将节点分为4干个重要性等级。本文利用某省的实际电网通信数据进行检验,验证了本文方法在电力通信网中的实用性,证明本文方法可以有效地应用于实际电力通信网评估当中。
课题组简介
本课题组主要研究电力通信网相关规划研究。本课题组主要利用大数据和机器学习的分析方法实现对电力通信网的入侵及故障检测,并利用复杂网络理论分析入侵和故障对整体网络的影响,分析整体网络的容错能力及可靠性。并利用上述理论实现对电力通信网的规划分析。
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