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针对网络中普遍存在的大时滞现象以及网络参数实时变化问题，将单神经元PID预测控制器用于主动队列管理算法（AQM）。利用单神经元的自学习能力解决网络实时变化时算法参数的在线整定问题，并利用Levinson预测器有效地解决了大时滞对网络性能的影响，最后通过仿真进一步验证了提出算法的有效性。
基于单神经元预测PID的主动队列管理算法
【摘 要】
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针对网络中普遍存在的大时滞现象以及网络参数实时变化问题，将单神经元PID预测控制器用于主动队列管理算法（AQM）。利用单神经元的自学习能力解决网络实时变化时算法参数的在线整
【机 构】
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中国石油大学（华东）石油仪器仪表研究所,北京科技大学信息工程学院
【出 处】
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微计算机应用
【发表日期】
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2008年1期
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