where R is the reference vector wit

where R is the reference vector with ideal values and W is the weighting vector. In this study, maximizing network PDR is given the highest importance by setting W = (0.75, 0.25). Reference vector is fixed at (100, 900). The first component, 100, corresponds to the best PDR with no data loss. The second component, 900, represents the best THNED that can be achieved with a simulation time of 900 s. Obtained results by TchebyCheff method are reviewed in Table 5.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่ R คือ เวกเตอร์อ้างอิงกับค่าห้อง และ W เป็นเวกเตอร์น้ำหนัก ในการศึกษานี้ เพิ่มเครือข่ายลาวจะให้ความสำคัญสูงสุด โดยการตั้งค่า W = (0.75, 0.25) เวคเตอร์อ้างอิงจะคงที่ (100, 900) ส่วนประกอบแรก 100 สอดคล้องกับลาวดีที่สุดกับการสูญเสียข้อมูล ส่วนประกอบ 2, 900 แทน THNED ดีที่สุดที่สามารถทำได้ ด้วยเวลาการจำลองผล Obtained s ได้ 900 โดย TchebyCheff มีทบทวนวิธีการในตาราง 5

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ R คือเวกเตอร์ที่มีค่าอ้างอิงที่เหมาะและ W เป็นเวกเตอร์น้ำหนัก ในการศึกษานี้การเพิ่มสปปเครือข่ายจะได้รับความสำคัญสูงสุดโดยการตั้งค่า W = (0.75, 0.25) เวกเตอร์อ้างอิงคงที่ (100, 900) องค์ประกอบแรก, 100, สอดคล้องกับสาธารณรัฐประชาธิปไตยประชาชนลาวที่ดีที่สุดกับการสูญเสียไม่มีข้อมูล ส่วนที่สอง, 900, แสดงให้เห็นถึง THNED ที่ดีที่สุดที่สามารถทำได้ด้วยการจำลองเป็นเวลา 900 วินาที ผลที่ได้รับโดยวิธีการ TchebyCheff จะมีการทบทวนในตารางที่ 5

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ r คือการอ้างอิงเวกเตอร์กับค่าอุดมคติและ W คือการชั่งน้ำหนักเวกเตอร์ ในการศึกษานี้ได้สร้างเครือข่ายการให้ความสำคัญสูงสุดโดยการตั้งค่า W = ( 0.75 , 0.25 ) เวกเตอร์อ้างอิงเป็นแบบคงที่ ( 100 , 900 ) เป็นส่วนประกอบ , 100 , สอดคล้องกับที่ดีที่สุดใน สปป.ลาว ด้วยข้อมูลไม่สูญหาย สององค์ประกอบ , 900 ,แสดง thned ที่ดีที่สุดที่สามารถเกิดขึ้นได้กับการจำลองเวลา 900 S . ผลการทดลองโดยวิธี tchebycheff ดูใน ตารางที่ 5