多层星型网络同步能力与特征值谱分析

需积分: 9 1 下载量 36 浏览量 更新于2024-09-07 1 收藏 1.03MB PDF 举报
"多层星型网络的特征值谱及同步能力分析.pdf" 本文主要探讨了多层双向耦合星型网络的特征值谱对网络同步能力的影响。在研究中,作者首先介绍了多层网络的基本结构,即每个层由一个中心节点与其他多个叶子节点通过双向耦合连接而成的星型拓扑。这种网络模型广泛存在于各种复杂系统中,如电力系统、通信网络和生物网络等。 接着,作者通过严格的数学推导,得到了多层双向耦合星型网络特征值的解析表达式。特征值在控制和稳定性分析中扮演着关键角色,它们直接影响网络的动态行为。网络的同步能力,即所有节点的状态能够保持一致的能力,与网络的特征值密切相关。 研究中分析了几个关键参数对网络同步能力的影响:节点数、层数、层内耦合强度和层间耦合强度。节点数的增加可以增强网络的同步能力,因为它提供了更多的路径和可能性使网络达到同步状态。然而,这并不总是成立,尤其是在同步域有界的情况下,节点数的增加可能会导致同步能力减弱。 层数是多层网络的一个重要特性。当层间叶子节点之间的耦合强度较弱时,网络同步能力的提升将依赖于层数的增加。这是因为更多的层提供了额外的耦合路径,有助于改善整体同步。然而,如果层内耦合强度较弱,随着层数的增加,网络的同步能力会下降,因为层间的弱连接无法有效地协调各层的动态行为。 层间耦合强度对同步能力的影响呈现出复杂的模式。当同步域无界时,如果层间叶子节点之间的耦合较弱,增加层数可以改善同步性能。而在同步域有界的情况下,层间中心节点之间的耦合强度增大反而会导致同步能力降低。这是因为过强的层间耦合可能导致各层之间过度交互,破坏原有的同步结构。 本文的贡献在于深入理解了多层星型网络的同步特性,并提供了关于如何调整网络参数以优化同步性能的指导。这对于设计和控制复杂网络系统具有实际应用价值,特别是在需要确保网络稳定性和一致性的重要领域。这些发现不仅对于理论研究有价值,也为工程实践中的网络设计提供了理论支持。

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传