本文選題：網(wǎng)絡(luò)擁塞 + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)工程》2017年12期

【摘要】：現(xiàn)有擁塞控制算法在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下存在丟包率過大的問題。為此,通過研究網(wǎng)絡(luò)擁塞的控制問題,提出一種具有預(yù)測與自我調(diào)節(jié)能力的擁塞控制算法。采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器預(yù)測網(wǎng)絡(luò)擁塞,根據(jù)緩沖器中的隊(duì)列長度進(jìn)行實(shí)時預(yù)測,在發(fā)生擁塞前,通過抑制控制輸入端的發(fā)送速率,并結(jié)合遞增參數(shù)和遞減參數(shù)等變量動態(tài)調(diào)節(jié)發(fā)送速率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在不同信噪比下能夠保持較好的收斂效果,而且網(wǎng)絡(luò)丟包率不受網(wǎng)絡(luò)交換速率的影響,具有較好的穩(wěn)定性與保真性。
[Abstract]:The existing congestion control algorithms have the problem of high packet loss rate in complex network environment. In this paper, a congestion control algorithm with predictive and self-regulating ability is proposed by studying the problem of network congestion control. The fuzzy neural network controller is used to predict the network congestion, and the queue length in the buffer is used to predict the congestion in real time. Before the congestion occurs, the transmission rate of the input is suppressed. The transmission rate is dynamically adjusted with variables such as increasing parameter and decreasing parameter. Experimental results show that the proposed algorithm can keep a good convergence performance under different SNR, and the packet loss rate is not affected by the switching rate of the network, so it has good stability and fidelity.
【作者單位】： 中山大學(xué)新華學(xué)院;
【分類號】：O157.5;TP393.06

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 馮建峰,錢敏平;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的退火——非時齊情形[J];北京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);1993年03期

2 陳新,孫道恒,黃洪鐘;結(jié)構(gòu)分析有限元系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J];起重運(yùn)輸機(jī)械;1999年06期

3 王學(xué)峰,張峰;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入數(shù)值積分尋優(yōu)法[J];兵團(tuán)教育學(xué)院學(xué)報;2003年01期

4 周鳳燕,馬成榮;三種群捕食與被捕食生物方程基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的H_∞非線性控制[J];紹興文理學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué));2004年08期

5 張金;;具混合時滯的隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析[J];蘇州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年02期

6 呂學(xué)義;時和平;張敏;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論的備件庫選址預(yù)測[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2011年12期

7 武以敏;;無界可變延遲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般穩(wěn)定性(英文)[J];應(yīng)用數(shù)學(xué);2012年01期

8 錢學(xué)明;;具有變耦合時滯的離散時間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步[J];安慶師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年03期

9 陳忠;;具時滯離散型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指數(shù)同步問題[J];貴州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年05期

10 劉永才,張衛(wèi);多輸入門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J];自然雜志;1992年01期

相關(guān)會議論文 前10條

1 許進(jìn);保錚;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖論[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

2 盧釗;陳增強(qiáng);袁著祉;;基于廣義目標(biāo)函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間接自適應(yīng)控制器[A];'99系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會論文集[C];1999年

3 李曉鐘;汪培莊;羅承忠;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯[A];中國系統(tǒng)工程學(xué)會模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)委員會第五屆年會論文選集[C];1990年

4 邵良杉;王軍;孫紹光;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合函數(shù)方式的研究[A];管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究新進(jìn)展——第8屆全國青年管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年

5 周武;邱漢強(qiáng);仲自勉;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種應(yīng)用[A];模糊集理論與應(yīng)用——98年中國模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)委員會第九屆年會論文選集[C];1998年

6 金鳳;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與理想解的多屬性決策[A];第四屆全國船舶與海洋工程學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

7 童瑋;魏海坤;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝算法在上市公司ST預(yù)測中的應(yīng)用[A];2005全國自動化新技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文集（三）[C];2005年

8 尚慧琳;;兩神經(jīng)元時滯Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的吸引子和吸引域估計(jì)[A];中國力學(xué)學(xué)會學(xué)術(shù)大會'2009論文摘要集[C];2009年

9 劉海萍;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在CPI預(yù)測中的應(yīng)用[A];第五屆（2010）中國管理學(xué)年會——市場營銷分會場論文集[C];2010年

10 于洪潔;彭建華;;具有非線性耦合函數(shù)的HR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌同步[A];中國力學(xué)學(xué)會學(xué)術(shù)大會'2005論文摘要集（下）[C];2005年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 王衛(wèi)蘋;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)幾類同步控制策略研究及穩(wěn)定性分析[D];北京郵電大學(xué);2015年

2 孫小淇;隨機(jī)時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動力行為分析[D];中國海洋大學(xué);2015年

3 王華敏;兩類脈沖時滯微分系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性[D];西南大學(xué);2016年

4 阿卜杜杰力力·阿卜杜熱合曼;具有連續(xù)或不連續(xù)激活函數(shù)的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步控制研究[D];新疆大學(xué);2016年

5 王玲;基于反應(yīng)擴(kuò)散方程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與種群模型的動力學(xué)研究[D];南京航空航天大學(xué);2016年

6 王利利;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)分析及穩(wěn)定性研究[D];復(fù)旦大學(xué);2009年

7 馬潤年;圖論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的若干問題研究[D];西安電子科技大學(xué);2002年

8 于娟;整數(shù)階與分?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步控制研究[D];新疆大學(xué);2013年

9 李小愛;隨機(jī)時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P階矩指數(shù)穩(wěn)定性研究[D];中南大學(xué);2013年

10 王瓊;基于優(yōu)化理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究及在抽油機(jī)故障診斷中的應(yīng)用[D];東北石油大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 章穎;混合不確定性模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高校效益預(yù)測的研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 張韜;幾類時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

3 邵雪瑩;幾類時滯不確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

4 何志方;兩類具有反應(yīng)擴(kuò)散的BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)穩(wěn)定性[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

5 趙雪婷;脈沖切換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析和同步控制[D];大連理工大學(xué);2015年

6 趙棟;全局穩(wěn)定的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制及應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2014年

7 王艷;時滯復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性及Hopf分岔[D];青島科技大學(xué);2016年

8 張治中;隨機(jī)時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入狀態(tài)穩(wěn)定性研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2016年

9 李吉印;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)馬爾可夫模型的黃土丘陵半干旱區(qū)降水量預(yù)測[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2016年

10 楊闊;馬爾可夫跳躍神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與基于憶阻器Chua的電路的穩(wěn)定性[D];燕山大學(xué);2016年

，

本文編號：1820141