链路故障恢复算法matlab代码

链路故障恢复算法是一种用于网络中链路故障发生时自动修复的算法。在MATLAB中，可以使用图论相关的函数和算法来实现链路故障恢复。以下是一个简单的示例代码：

% 创建网络拓扑图
G = graph([1 2 3 4 5], [2 3 4 5 1]);

% 设置链路故障
fault_link = [2 3]; % 假设链路2-3发生故障

% 移除故障链路
G = rmedge(G, faulty_link(1), faulty_link(2));

% 使用最短路径算法恢复链路
path = shortestpath(G, faulty_link(1), faulty_link(2));

% 输出恢复路径
disp('恢复路径:');
disp(path);

% 可视化网络拓扑图
figure;
plot(G, 'Layout', 'force');
title('网络拓扑图');

这段代码创建了一个简单的网络拓扑图，并模拟了链路2-3发生故障的情况。然后使用最短路径算法找到从节点2到节点3的恢复路径，并将其输出。最后，通过可视化函数将网络拓扑图绘制出来。

相关问题

链路预测matlab代码

链路预测是指根据已知网络拓扑结构和节点属性信息，预测网络中节点之间是否存在连接关系。下面是一个基于邻居相似性的链路预测算法的 MATLAB 代码：

function [A_hat] = neighbor_similarity(A)
% 邻居相似性链路预测算法
% 输入：A-邻接矩阵
% 输出：A_hat-预测的邻接矩阵

% 计算节点的度数
d = sum(A);

% 构造度数矩阵
D = diag(d);

% 计算拉普拉斯矩阵
L = D - A;

% 计算邻居相似性矩阵
S = inv(D) * L * inv(D);

% 构造预测的邻接矩阵
A_hat = zeros(size(A));
for i = 1:size(A,1)
    for j = i+1:size(A,2)
        if A(i,j) == 0
            A_hat(i,j) = S(i,j);
            A_hat(j,i) = S(j,i);
        end
    end
end
end

该算法的基本思想是利用节点之间的邻居相似性来预测节点之间的连接关系。具体地，计算每对节点之间的邻居相似性，然后将邻居相似性作为节点之间连接概率的估计值，从而构造预测的邻接矩阵。

时间链路预测模型代码matlab

时间链路预测模型是一种用于预测无线传感器网络中节点之间的连接情况的方法。以下是一个基于matlab的时间链路预测模型的示例代码：

%加载数据
load('data.mat');
%获取数据大小
[n,m] = size(data);
%分割数据
train_data = data(1:floor(0.8*n),:);
test_data = data(floor(0.8*n)+1:end,:);
%初始化模型参数
theta = rand(m-1,1);
alpha = 0.01;
num_iters = 1000;
%训练模型
[theta, J_history] = gradientDescent(train_data(:,1:m-1), train_data(:,m), theta, alpha, num_iters);
%测试模型
predictions = predict(test_data(:,1:m-1), theta);
%计算准确率
accuracy = mean(double(predictions == test_data(:,m))) * 100;
fprintf('准确率: %f%%\n', accuracy);

其中，`data.mat` 是一个包含节点之间连接情况的数据集，第1到第m-1列为输入变量（节点之间的特征），第m列为输出变量（节点之间的连接情况）。`gradientDescent` 是梯度下降算法的实现，`predict` 是模型预测函数的实现。运行以上代码即可训练和测试时间链路预测模型，并计算准确率。