Przenośna średnia przepustowość

Średnia przemieszczeniowa (EMA) Mierzenie wykładniczej średniej ruchomej. zjednoczyć określony procent rzeczywistej wartości z odwrotnym odsetkiem tej ostatniej wartości wykładniczej średniej ruchomej. Jeśli podano 25 wagi rzeczywistej wartości, należy podsumować 25 rzeczywistej wartości do 75 poprzedniej średniej ruchomej, aby uzyskać rzeczywistą średnią ruchu. W celu określenia odpowiedniej wagi, która ma być poprzednia, należy użyć okresu. Aby ustalić procent, użyj następującego wzoru: Okres 7 spowoduje 25 (2 (71)) rzeczywistej wartości i używasz 75 poprzedniej wykładniczej średniej ruchomej). Uwaga: wszystkie poprzednie wartości (w tym wartości przed okresem) tworzą rzeczywistą wykładniczą średnią ruchomą. Okres ten jest wykorzystywany jako przybliżone obliczanie okresu, w którym wartości będą istotne w szacowaniu. Na początku serii danych wartość ma być zero, dzięki czemu można zwrócić większą uwagę na wartości do czasu zakończenia okresu. Poręczne średnie mogą okazać się pomocne przy wygładzaniu surowych, hałaśliwych danych, na przykład w cenach dziennych. Dane o cenach mogą się znacznie zmieniać z każdego dnia i wciąż ukrywać, jeśli cena rośnie lub maleje. Widzisz nawet bardziej ogólny obraz podstawowych tendencji, jeśli możesz oglądać średnią ruchoma. Czasami średnie ruchome są stosowane do określania tendencji, ale mogą być również wykorzystane do sprawdzenia, czy dane są sprzeczne z trendem. Systemy wejścia i wyjścia zazwyczaj porównują dane do średniej ruchomej w celu określenia, czy popiera trend lub uruchamia nowy. Dlatego wykładnicza średnia ruchoma jest tylko jednym z typów średniej ruchomej. W zwykłej średniej ruchome wszystkie dane o cenach mają taką samą wagę przy obliczaniu średniej z najstarszą wartością wyeliminowaną, gdy każda nowa wartość jest dodawana. W wykładniczej równości średniej ruchomej, podczas gdy średnia jest mierzona, najbardziej aktualne działanie na rynku wzrasta. Nadal najstarsze dane o cenach w wykładniczej średniej ruchomej nigdy nie są eliminowane. Sygnał sprzedaŜy występuje, jeŜeli średnie i krótkoterminowe średnie przechodzą od górnej do dolnej średniej dłuŜej. Przeciwnie, sygnał zakupu dzieje się, jeśli średnia krótkoterminowa i średniozaawansowana przewyższają dno w stosunku do średniej długoterminowej. Jeśli sprzedajesz tylko 2 wykładnicze średnie kroczące w systemie crossoveru, lepiej używać średniej dłużej. Ważne jest, aby wiedzieć, że 5-dniowa wykładnicza średnia ruchoma zazwyczaj składa się z ponad 5 dni wartości danych i może zawierać dane z całego życia kontraktu futures. Takie średnie ruchome można skuteczniej przeszukiwać za pomocą ich rzeczywistych stałych wygładzania, ponieważ liczba dni danych w obliczeniach pozostaje równa średniej na 5 dni, jak dla średniej dziesięciodniowej. Obliczenia wykładnicze odbywają się przy różnej średniej ruchomej w zależności od punktu, z którego się zaczynasz. Średni ruch przemienny - EMA PRZECIWANIE Średnia średnica przemieszczeń - EMA 12 i 26-dniowe EMA są najpopularniejszymi średnimi krótkoterminowymi i są używane do tworzenia wskaźników, takich jak średnia ruchoma rozbieżności konwergencji (MACD) i procentowy oscylator cen (PPO). Ogólnie, 50- i 200-dniowe EMA są wykorzystywane jako sygnały długoterminowych trendów. Handlowcy, którzy stosują analizę techniczną, wskazują, że ruchome średnie są bardzo przydatne i wnikliwe, gdy są stosowane prawidłowo, ale powodują spustoszenie, gdy są niewłaściwie wykorzystywane lub są błędnie interpretowane. Wszystkie średnie ruchome powszechnie stosowane w analizie technicznej są ze swej natury wskaźnikami słabiej rozwiniętymi. W konsekwencji wnioski wyciągnięte z zastosowania średniej ruchomej do konkretnego wykresu rynkowego powinny być potwierdzeniem ruchu na rynku lub wskazaniem jego siły. Bardzo często, kiedy ruchoma średnia linia wskaźników dokonała zmiany odzwierciedlającej znaczny ruch na rynku, optymalny punkt wejścia na rynek już minął. EMA służy do łagodzenia tego dylematu do pewnego stopnia. Ponieważ obliczenia EMA wiążą się z najnowszymi danymi, uciska akcję cenową nieco mocniej, a zatem reaguje szybciej. Jest to pożądane, gdy EMA jest wykorzystywany do uzyskania sygnału wejściowego do obrotu. Interpretacja EMA Podobnie jak wszystkie przeciętne wskaźniki ruchomości, są one znacznie lepiej dostosowane do trendów rynkowych. Kiedy rynek jest w silnym i trwałym trendu. linia wskaźników EMA pokaże również tendencję wzrostową i vice versa dla tendencji spadkowej. Czujny przedsiębiorca nie tylko zwróci uwagę na kierunek linii EMA, ale również relację szybkości zmian z jednego paska do jednego. Na przykład, gdy akcja cenowa silnej trendu zacznie się spłaszczać i odwrócić, tempo zmian EMA z jednego paska do drugiego zacznie maleć aż do chwili, gdy linia wskaźnika spłaszczy, a stopa zmian będzie równa zero. Z powodu efektu opóźnienia, w tym momencie, a nawet kilku barów, akcja cenowa powinna już się odwrócić. Wynika z tego, że obserwowanie konsekwentnego zmniejszenia szybkości zmian EMA mogłoby być wykorzystane jako wskaźnik, który mógłby przeciwdziałać dylematowi spowodowanemu przez opóźniony wpływ średnich kroczących. Typowe zastosowania EMA EMA są powszechnie stosowane w połączeniu z innymi wskaźnikami w celu potwierdzenia znacznych ruchów na rynku i pomiaru ich ważności. Dla przedsiębiorców, którzy prowadzą handel na rynku w ciągu dnia i szybko rozwijających się rynków, EMA jest bardziej stosowna. Często handlowcy używają EMA do określenia nastawienia do handlu. Na przykład, jeśli EMA na wykresie dziennym wykazuje silną tendencję wzrostową, intraday strategia handlowa może polegać na handlu tylko z długiej strony na wykresie śródczasowym. Steve Uhlig, Olivier Bonaventure - Comput. Commun. Rev. 2004. Dzisiaj większość wielonarządowych systemów autonomicznych (AS) musi kontrolować przepływ ruchu międzypaństwowego zarówno ze względu na wydajność, jak i ekonomię. Zwykle jest to zrobione ręcznie konfigurowając konfiguracje BGP routerów na podstawie błędów i błędów. W niniejszym artykule demonstrujemy. Dzisiaj większość wielonarządowych systemów autonomicznych (AS) musi kontrolować przepływ ruchu międzypaństwowego zarówno ze względu na wydajność, jak i ekonomię. Zwykle jest to zrobione ręcznie konfigurowając konfiguracje BGP routerów na podstawie błędów i błędów. W niniejszym artykule dowiedzieliśmy się, że możliwe jest opracowanie systematycznych technik inżynierii ruchu drogowego opartych na BGP dla AS-ów końcowych. Nasze podejście do rozwiązania tego problemu inżynieryjnego ruchu drogowego to umożliwienie operatorowi sieci zdefiniowanie obiektywnych funkcji na ruchu międzypaństwowym. Te obiektywne funkcje są wykorzystywane przez skrzynkę optymalizacyjną umieszczoną wewnątrz AS, która kontroluje ruch w sieci domen przez tuning komunikatów iBGP rozproszonych wewnątrz AS. Pokazujemy, że wykorzystanie skutecznego algorytmu ewolucyjnego umożliwia zarówno optymalizację funkcji celu, jak i ograniczenie liczby komunikatów iBGP. Utrzymując cały czas na trasach wyrównanych, pokazujemy również, że zapewnienie stabilności drogi międzypodstawowej, a następnie ruchu jest możliwe. Oceniamy wydajność rozwiązania opartego na śladach ruchu z dwóch AS-ów o różnych rozmiarach. Nasze symulacje wskazują, że ruch w obrębie domeny międzysieciowej może być efektywnie zaprojektowany przy użyciu nie więcej niż kilku reklam iBGP na minutę. Nasz wkład w niniejszy dokument. Emanuele Goldoni, Giuseppe Rossi. 2008. Końcowa ocena szerokości pasma jest bardzo ważna w przypadku aplikacji zależnych od pasma, weryfikacji jakości usług i inżynierii ruchu. Pomimo, że w przeszłości opracowano kilka technik i narzędzi, a dokładne oszacowania w czasie rzeczywistym nadal są trudne, główne. Końcowa ocena szerokości pasma jest bardzo ważna w przypadku aplikacji zależnych od pasma, weryfikacji jakości usług i inżynierii ruchu. Mimo że w przeszłości opracowano kilka technik i narzędzi, a dokładne oszacowania w czasie rzeczywistym nadal są trudne, głównie ze względu na brak kontroli na mierzonej ścieżce sieciowej i warunkach środowiskowych, takich jak hałas i krótkotrwałe zakłócenia w ruchu. W niniejszym artykule przedstawiono technologię VHF (pionowy filtr poziomy), zmodyfikowaną technikę średniej ważonej wysoce elektonicznej (EWMA), zapożyczoną ze świata finansowego, której celem jest precyzyjne oszacowanie dostępnej szerokości pasma, obniżenie hałasu obserwacji. Dokładność tego rozwiązania porównano z innymi technikami EWMA, wykazując, że VHF ma dobrą wydajność i stabilność. Wyniki symulacji pokazują również, że zachowanie VHF jest dość przewidywalne i nie ma potrzeby dostrajania filtru za każdym razem, gdy zmieniają się warunki sieciowe. przez Vladimira Privmana. Odpowiedzialność za treść spoczywa na autorach, a nie na IARII, ani na wolontariacie, personelu ani wykonawcach IARII. IARIA jest właścicielem publikacji i aspektów redakcyjnych. Firma IARIA zastrzega sobie prawo do aktualizacji zawartości w celu poprawy jakości. Abstrakcja jest dozwolona przy użyciu kredytu. Odpowiedzialność za treść spoczywa na autorach, a nie na IARII, ani na wolontariacie, personelu ani wykonawcach IARII. IARIA jest właścicielem publikacji i aspektów redakcyjnych. Firma IARIA zastrzega sobie prawo do aktualizacji zawartości w celu poprawy jakości. Abstrakcja jest dozwolona przy udziale źródła. Biblioteki mogą kserować lub drukować, podając odnośnik i że udostępniony materiał jest udostępniany bezpłatnie. Warto wspomnieć o: Międzynarodowym raporcie na temat postępów w systemach i pomiarach, issn 1942-261x vol. 2, nie. 4, 2009, hałas przy niższych gramatach i. Jeśli jednak zachodzi taka zmiana, filtr powinien szybko się zbiegać z nową wartością. Równanie (19) powinno następnie przybierać postać: Ei iEi1 (1 i) Oi. (20) Lowpass EMA -42--, stabilność 43 i filtry bazujące na błędach 43 to trzy istniejące techniki zaprojektowane wokół tej filozofii. Chociaż zostały zaproponowane kilka lat temu, z naszej najlepszej wiedzy żaden z nich. przez Hejun Wu, Qiong Luo. W obecnych schematach planowania przetwarzania zapytań w czujnikach obserwujemy dwa problemy: (1) Plan wykonania zapytania nigdy się nie zmienia po wtryśnięciu do sieci i (2) harmonogram komunikacji danych rzadko uważa obciążenie zapytaniem. Oba problemy poważnie zaszkodzą występowi, b. W obecnych schematach planowania przetwarzania zapytań w czujnikach obserwujemy dwa problemy: (1) Plan wykonania zapytania nigdy się nie zmienia po wtryśnięciu do sieci i (2) harmonogram komunikacji danych rzadko uważa obciążenie zapytaniem. Obydwa problemy poważnie wpływają na wydajność, ponieważ dynamika czasu pracy, taka jak łączność bezprzewodowa i przepływ danych, zmienia się często i znacznie wpływa na wydajność. Aby rozwiązać te dwa problemy, proponujemy adaptacyjny, holistyczny harmonogram, AHS, który planuje zarówno operatorów zapytań, jak i komunikację danych i jest w stanie dostosować harmonogramy do dynamiki podczas wykonywania. Zaimplementowaliśmy AHS w nesC i przetestowaliśmy je na rzeczywistych motaniach, jak również w symulacji. Nasze wyniki pokazują, że AHS poprawia wydajność przetwarzania zapytań w różnych dynamicznych ustawieniach. 1. średni model (GEMA) dla drugiego poziomu, ponieważ może oszacować n wartości danych sensorycznych, podczas gdy powszechnie używane modele średniej geometrycznej wykładniczej (EMA) mogą przewidzieć tylko jedną następną wartość -4. AHS musiałaby wziąć pod uwagę wszystkie n następnych wartości danych sensorycznych jako takie same w przypadku korzystania z tych modeli EMA. W AHS, n jest ustawiona jako średnia liczba kolejnych wartości danych sensorycznych, które mają ten sam znak i. Ramon Serna Oliver, Gerhard Fohler, Technische Universitt Kaiserslautern. Charakter sieci bezprzewodowych czujników i ich przestoje w rzeczywistych środowiskach uniemożliwiają stosowanie klasycznych metod w czasie rzeczywistym w celu zagwarantowania terminowości, co dodatkowo skomplikuje kluczowe znaczenie niskiego zużycia energii. W niniejszym artykule przedstawiamy metodę szacowania. Charakter sieci bezprzewodowych czujników i ich przestoje w rzeczywistych środowiskach uniemożliwiają stosowanie klasycznych metod w czasie rzeczywistym w celu zagwarantowania terminowości, co dodatkowo skomplikuje kluczowe znaczenie niskiego zużycia energii. W niniejszym artykule przedstawiamy metodę oszacowania prawdopodobieństwa spełnienia ostatecznych terminów dostaw i rozszerzenia koncepcji ścieżki trasowania, zapewniając w ten sposób dodatkową wiedzę do sieciowych przeskoków. 1 ry dla każdego łącza w zależności od jego wyników. Wystarczy więc oszacować średnią i wariancję takiej dystrybucji, aby zastosować CLT. Proponujemy średnią ważoną wykładniczą (EWMA) -2 - jako średnią do uzyskania tego obliczenia z niewielkim zużyciem pamięci i niskim kosztem procesora (równanie 6). Parametr (0 1) jest ustawiony na waŜenie rzeczywistych pomiarów w odniesieniu do przeszłości, henc. autorstwa Ramona Serny Oliver, Technische Universitat Kaiserslautern. 2009. Charakter sieci bezprzewodowych czujników (WSN) uniemożliwia stosowanie klasycznych metod w czasie rzeczywistym, o ile nie zostaną przyjęte restrykcyjne założenia dotyczące uczestników. W związku z tym, w celu zastosowania w realistycznych rozmieszczeniach, alternatywnych metod oferujących znaczącą jakość usług (QoS) w oparciu o r. Charakter sieci bezprzewodowych czujników (WSN) uniemożliwia stosowanie klasycznych metod w czasie rzeczywistym, o ile nie zostaną przyjęte restrykcyjne założenia dotyczące uczestników. W związku z tym, w odniesieniu do stosowalności w realistycznych wdrożeniach, potrzebne są alternatywne metody oferowania znaczącej jakości usług (QoS) w oparciu o realistyczne założenia. W niniejszym raporcie technicznym przedstawiono podejście do szacowania prawdopodobnych czasowych gwarancji opóźnień w dostarczaniu wiadomości w WSN. Każdy węzeł oblicza w lokalnej statystyce czasowej o opóźnieniu przesyłania wiadomości przy niskim zapotrzebowaniu na pamięć i komputery. Kompozycja tych informacji lokalnych jest wykorzystywana w czasie wykonywania do konstruowania metryki, która oszacowuje funkcję gęstości prawdopodobieństwa (pdf) końcowej latencji ścieżki. Ta metryka korzysta z adaptacyjnej QoS, ponieważ jest stale aktualizowana w czasie wykonywania i odzwierciedla rzeczywisty stan sieci. Wyniki symulacji podkreślają dokładność metody. Rozdział 1 latencja i s2 stanowią surowy wskaźnik jakości łącza: chmiel o dużej odchyleniu może doświadczać większej liczby retransmisji. Proponujemy średnią ważoną wykładniczą (EWMA) -3 - jako średnią do uzyskania tego obliczenia z niewielkim zużyciem pamięci i niskim kosztem procesora (równanie 3.2). Parametr (0 1) jest ustawiony na ważenie rzeczywistych pomiarów względem przeszłości, on. Adam Wierzbicki, Lars Burgstahler. Projektowanie i eksploatacja sieci telekomunikacyjnych często wymaga podejmowania decyzji opartych na pomiarach. Przykładami takich decyzji są routowanie oparte na protokole QoS, w którym pomiar wykorzystywanej pojemności łącza wpływa na wybór ścieżki lub lokalizację pamięci podręcznej, wykorzystując pomiary średniej przepustowości TCP. Projektowanie i eksploatacja sieci telekomunikacyjnych często wymaga podejmowania decyzji opartych na pomiarach. Przykładami takich decyzji są routowanie oparte na protokole QoS, w którym pomiar wykorzystywanej pojemności łącza wpływa na wybór ścieżki lub lokalizację pamięci podręcznej, wykorzystując pomiary średniej przepustowości TCP. Jednak zmienność pomiarów warunków sieciowych utrudnia ich wykorzystanie w takich decyzjach. W routingu QoS decyzje muszą być stabilne, aby uniknąć ponownego umieszczania pakietów w lokalizacji pamięci podręcznej, niewielka zmiana w pomiarach może prowadzić do zupełnie innej decyzji lokalizacji. Dlatego też algorytmy szacowania służą do wygładzania pomiarów. Jakość decyzji opartych na oszacowaniach zależy od tego, jak bliska jest szacunek do rzeczywistych warunków i na ile jest zmienna. Istnieje obustronny podział między tymi dwoma celami, które utrudniają wybór odpowiedniej metody szacowania. W niniejszym artykule wprowadzono podejście wykorzystujące wielokryterialną analizę w celu oceny jakości algorytmu szacowania. Pokazano, jak metoda oceny może być dostosowana do preferencji projektanta algorytmów. Niektóre przykładowe algorytmy szacowania są oceniane na syntetycznych i rzeczywistych śladach ruchu przy użyciu proponowanego podejścia, jak pokazano, w jaki sposób ewaluacja może być dostosowana do dwóch różnych zastosowań. przez Emanuele Goldoni, Alberto Torelli. Streszczenie Całkowita dostępność estymacji szerokości pasma jest kluczowym kryterium dla usług zależnych od pasma, takich jak strumieniowe przesyłanie multimediów, aplikacje typu peer-to-peer i gier, co jest również przydatne w weryfikacji jakości usług i inżynierii ruchu. Niniejszy artykuł przedstawia szczegóły ASSOLO, ef. Streszczenie Całkowita dostępność estymacji szerokości pasma jest kluczowym kryterium dla usług zależnych od pasma, takich jak strumieniowe przesyłanie multimediów, aplikacje typu peer-to-peer i gier, co jest również przydatne w weryfikacji jakości usług i inżynierii ruchu. Niniejszy artykuł przedstawia szczegółowe informacje o ASSOLO, skutecznym, aktywnym sondzie do szacowania dostępnej szerokości pasma ścieżki sieciowej. Narzędzie to opiera się na dobrze znanej koncepcji samozwańczego przeciążenia i zawiera nowy profil ruchu próbnego o nazwie REACH (Reflected ExponentiAl Chirp), aby przetestować szeroki zakres możliwych stawek za pomocą jednego strumienia pakietów. Ponadto program działa w systemie operacyjnym w czasie rzeczywistym i wykorzystuje pewne techniki usuwania zakłóceń w celu poprawy procesu pomiaru. Wyniki eksperymentalne pokazują, że ASSOLO przewyższa ścieżkę Chirp, najnowocześniejsze narzędzie pomiarowe, oszacowanie dostępnej szerokości pasma z większą dokładnością i stabilnością w obecności różnych źródeł ruchu międzysystemowego. Ponadto wykazujemy, że korzystanie z systemu operacyjnego w czasie rzeczywistym może zwiększyć stabilność szacunków obniżając wpływ przełączników kontekstowych oprogramowania. Słowa kluczowe - dostępna szerokość pasma, aktywny pomiar sieci, ocena wydajności w czasie rzeczywistym. I. hałas przy niższych gramatach i. Jeśli jednak zachodzi taka zmiana, filtr powinien szybko się zbiegać z nową wartością. Równanie (19) powinno następnie przybierać postać: Ei iEi1 (1 i) Oi. (20) Lowpass EMA -42--, stabilność 43 i filtry bazujące na błędach 43 to trzy istniejące techniki zaprojektowane wokół tej filozofii. Chociaż zostały zaproponowane kilka lat temu, z naszej najlepszej wiedzy żaden z nich. Mary Looney, Oliver Gough. Ocena szybkości transmisji jest istotną częścią zarządzania ruchem i kontroli w tworzeniu sieci obsługujących jakość usług (QoS). Zaproponowano kilka technik szacowania stawki w celu efektywnego oszacowania szybkości ruchu. Idealnie, te estymatory powinny być zwinne, stabilne i dokładne. Ocena szybkości transmisji jest istotną częścią zarządzania ruchem i kontroli w tworzeniu sieci obsługujących jakość usług (QoS). Zaproponowano kilka technik szacowania stawki w celu efektywnego oszacowania szybkości ruchu. Idealnie, te estymatory powinny być zwinne, stabilne i dokładne, aby szybko śledzić zmiany natężenia ruchu, ale zignorować krótkoterminowe zmiany wynikające z zachowania ruchu w celu uzyskania dokładnych wyników. Jednakże pojedynczy współczynnik szacowania nie zawsze może być skonfigurowany tak, aby był zarówno zwarty, jak i stabilny. W niniejszym artykule proponujemy algorytm szacowania szybkości, który wykorzystuje dwie techniki szacowania częstości w podejściu opartym na flip-flop, aby umożliwić szybkie zweryfikowanie rzeczywistych zmian natężenia ruchu w odpowiednim czasie, a także stabilność w ignorowaniu krótkoterminowych odchylenia ruchu. Prowadzone są badania nad istniejącymi algorytmami TSW i EWMA w celu określenia tych, które najlepiej współpracują z proponowanym estymatorem pod kątem zwinności i stabilności. Analiza symulacji jest wykorzystywana do analizy skuteczności proponowanego algorytmu w porównaniu do istniejącego filtra flip-flop. Ilościowe wyniki wykazują poprawę osiągnięć proponowanego estymatora w stosunku do istniejącego filtra flip-flop jako zwięzłej, stabilnej i dokładnej techniki oceny częstości. ponieważ fluktuacje zwielokrotnionego estymatora jedynie powodują niestabilność i błąd w systemie. Zaproponowano szereg podejść, aby przezwyciężyć wady EWMA. Obejmują one dynamiczne EWMA-12 i EWMA w oparciu o okno czasowe. Te algorytmy dokonują okresowych szacunków w przeciwieństwie do pakietów pakietów, zmniejszając tym samym złożoność obliczeniową EWMA. Proponują również t. Daniel Lacks, Mainak Chatterjee, Taskin Kocak. 2007. W artykule przedstawiono nowy algorytm grupowania w mobilnych sieciach ad hoc, opartych na GPS, uwzględniających kierunek całego ruchu w sieci. Zaproponowany algorytm logiki liderów klastra jest motywowany algorytmem hybrydowego algorytmu trasowania. W artykule przedstawiono nowy algorytm grupowania w mobilnych sieciach ad hoc, opartych na GPS, uwzględniających kierunek całego ruchu w sieci. Proponowany algorytm logiki liderów klastra jest zmotywowany przez algorytm trasowania hybrydowego do kworum GPS, w którym klastry są umieszczone na terenie na koncepcyjnej siatce komórkowej. Proponowany algorytm grupowania rozproszonego klastra wybiera klastry w oparciu o wzorce przepływu ruchu, tzn. Wybierane są węzły, które najlepiej nadają się do przekazywania i trasowania ruchu sieciowego. Nasze podejście umożliwia klastra, który jest przytłoczony wysyłaniem pakietów w celu identyfikacji dodatkowego klastra z węzłów dostępnych w jego komórce, aby dzielić się obciążeniem. Podobnie klastry o małym obciążeniu spróbują zrezygnować z roli klastra. Proponujemy nową koncepcję zwielokrotniania komórek, która pozwala na kolokację klastrów w jednej komórce, aby dzielić obowiązki routingu, deklarując, które komórki są odpowiedzialne za routing pakietów. Przeprowadziliśmy rozległe eksperymenty symulacyjne z wymuszonymi kierunkami ruchu. Przedstawiono dwa ważne wyniki: zużycie energii na klaster i średnie opóźnienie kolejkowania dla każdego klina. Wyniki w zakresie kosztów ogólnych komunikatów, liczby klastrów, zużycia energii i opóźnienia w kolejce pokazują, że wydajność systemu jest zwiększona przy wybraniu klastrów w zależności od kierunku przepływu ruchu. Wskaźniki techniczne w Pythonie Opis Techniczne wskaźniki w Pythonie Na razie istnieją: RSI - Indeks siły względnej, SMA - średnia ruchoma średnia, średnia ważona, średnia EMA - średnia ruchoma, pasma BB - Bollingera, szerokość pasma Bollingera, B, ROC i MA Kiedy mogę dodać więcej. Jeśli ktoś chce wnieść swój nowy kod lub poprawkę, zachęcamy do bezpłatnego komentarza. (SMA), średnia ważona średnia ruchoma (WMA), średnie ruchome (EMA), pasma Bollingera (BB), szerokość pasma Bollingera, B KEEP ME UPDATED