请扩写：根据图4.2，可以看出用户以3至9米每秒的速度随机移动。如果仅采用基于信号强度的算法进行网络切换，由于移动用户的高随机性，其所检测到的各个网络基站的信号强度也处于高度变化的状态中，从而使得用户无法准确判断哪个网络更加适合切换，出现了刚刚接入一个网络，由于RSS的突然增高或降低，造成了异构网络重复切换的状况，即剧烈的“乒乓效应”，浪费了大量的网络资源，降低了用户服务质量。随着速度的增加，切换次数甚至达到了10次左右。相较于RSS切换算法，基于层次分析法（AHP）的切换算法大大降低了移动用户的切换次数，无论什么速度，基本上保持在2次上下的切换频次，为用户提供了稳定的服务。

通过图4.2，我们可以得知移动用户的速度在3至9米每秒之间，因此其随机移动的高度不确定性给网络切换带来了极大的挑战。如果仅采用基于信号强度的算法进行网络切换，由于用户移动的高度随机性，每个网络基站的信号强度也处于高度变化的状态中。这使得用户无法准确判断哪个网络更适合切换，而且容易出现刚刚接入网络时RSS（Received Signal Strength）的突然增高或降低，导致异构网络重复切换的状况，即剧烈的“乒乓效应”。这种情况下，大量的网络资源被浪费，用户服务质量也随之下降。实际上，随着速度的增加，切换次数甚至可能达到10次左右。

与RSS切换算法相比，基于层次分析法（AHP）的切换算法大大降低了移动用户的切换次数。无论速度如何，切换频率基本保持在2次左右，为用户提供了稳定的服务。这是因为AHP算法不仅考虑了RSS，还综合考虑了其他因素，如网络带宽、延迟、可靠性等。通过分析各个因素的重要性，AHP算法可以确定最适合的网络，并进行切换，从而避免了“乒乓效应”的出现。因此，在高速移动场景下，基于AHP算法的网络切换是更加有效的选择，可以提高用户的服务质量和网络资源的利用率。