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利用比例微分积分器(PID)的主动队列管理是网络拥塞控制的有效方法,它将控制理论与主动队列管理相结合,但其存在着参数固定、不能实时调整的特点,导致对动态环境的适应性降低.本文给出一种基于加权动量梯度学习的PID算法(WMPID),利用神经网络实现PID功能,其学习算法]可以根据队列的长度和变化速率自动调节PID的参数.仿真结果表明,WMPID算法的性能要优于PID算法.