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对MPLS VPN技术进行简要分析,并以山东省临沂市费县芍药山乡的地震观测点为例,介绍如何使用MPLS VPN技术搭建地震行业网,并对山东省地震局现有的几种网络接入方式进行简要的比较分析. 相似文献
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介绍山东省地震行业网络建设中县级地震台网使用的动态多点VPN接入方式,对中心站点和分支站点的配置进行说明,分析DMVPN相较于其他VPN的优势。作为一种经济有效的地震行业网络接入方式,DMVPN具有较强的推广、应用价值。 相似文献
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利用UBICOM公司的IP2022网络处理器可单芯片实现10BaseT以太网和其它多种快速串行协议，特别适合网桥／网关和基于网络的控制应用。介绍了IP2022芯片的结构、功能特点及片内软件系统，并利用IP2022设计了一套基于GPRS的地震信号传输系统。 相似文献
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介绍了新疆地磁台阵的测点分布、测点设备构成情况以及运用VPN技术将地磁台阵观测系统接入地震行业网、VPN网络建设等情况。在新疆地磁台阵中应用VPN技术,实现了地震行业网对地磁台阵设备的远程管理和数据交换,随时获取数据信息,并能够对地震前后观测信息短临变化进行快速跟踪。 相似文献
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《地震地磁观测与研究》2016,(2)
以搭建安全、稳定、便捷的地震系统远程数据传输网络为出发点,在陕西省地震系统现有广域网结构及业务需求基础上,分析以IPSEC+VPN或L2TP+VPN等方式进行远程数据传输存在的传输延迟、断记及维护困难等问题,结合虚拟专网技术的发展与VPDN技术的优势,研究将VPDN技术应用于陕西省地震网络的方法与可行性,设计与现有网络结构融合应用的方案,并对身份认证及差异组网两种管理控制方法对安全性的提升进行分析。 相似文献
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路由器实现VPN连接及地震信息网络VPN应用分析 总被引：3，自引：0，他引：3
介绍了VPN技术和路由器实现VPN连接的建立过程。结合地震信息网络现状，分析了VPN技术应用前景，提出了基于VPN技术整合地震信息网络全国虚拟专网初步设想。 相似文献
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应急流动测震台网和遥测地震台网的性质不同,因此在组建方式上也具有差异性。VPN是一种新的网络技术,它能够提供远程访问,外部网和内部网的连接,价格比专线或者帧中继网络要低得多。目前,VPN技术在专用的传输业务中得到了广泛的应用。本文简要介绍了VPN技术原理,以及通过运用该技术借助GPRS和CDMA传输网络来实现流动测震信号的远程传输。 相似文献
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VPN技术在地震监测网络远程维护中的应用 总被引：2，自引：5，他引：2
系统介绍了将VPN技术引入地震监测网络远程维护工作的技术思路，以及该技术思路在“中国地震局卫星数据通信网”中的实现方法。通过构建VPN网络，可以利用公共互联网资源，实现远程灵活、安全的接入局域网系统，显著提高了远程维护工作的效率。 相似文献
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密集布设的MEMS强震仪台网获取的准实时强震观测数据,可以为震后灾情快速判断和平时地震学基础研究提供科学依据。本文阐述了利用3G/4G无线通信和L2TP（Layer Two Tunneling Protocol,第二层通道协议）VPN（Virtual Private Network,虚拟专用网络）技术,基于互联网组建MEMS（Micro Electromechanical System,微机电系统）强震仪监测网络的主要步骤和实现过程,实现了MEMS数据的实时传输。提供了一种简单的组网模式,为建立灵活、实用、覆盖面广,并具有一定安全性的密集监测网络提供参考。 相似文献
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基于CDMA1X/GPRS网络采用VPN技术组建强地震观测网络系统 总被引：3，自引：1，他引：2
详细介绍了采用CDMA1X/GPRS网络组建天津市强地震观测VPN网络的技术流程与要点。通过该网络的组建,使天津强地震观测网络实现了自动监控、数据自动汇集、参数自动获取等功能,提高了天津强地震观测的自动化水平和管理水平,为天津市的震后灾害快速评估、应急及快速救援提供了技术保障,充分发挥了强地震观测在天津市防震减灾事业中的作用。 相似文献
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A model of rainfall–runoff relationships is an essential tool in the process of evaluation of water resources projects. In this paper, we applied an artificial neural network (ANN) based model for flow prediction using the data for a catchment in a semi‐arid region in Morocco. Use of this method for non‐linear modelling has been demonstrated in several scientific fields such as biology, geology, chemistry and physics. The performance of the developed neural network‐based model was compared against multiple linear regression‐based model using the same observed data. It was found that the neural network model consistently gives superior predictions. Based on the results of this study, artificial neural network modelling appears to be a promising technique for the prediction of flow for catchments in semi‐arid regions. Accordingly, the neural network method can be applied to various hydrological systems where other models may be inappropriate. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献