基于神经网络的PID拥塞控制方法

摘要：

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.

关键词： 网络拥塞 主动队列管理 BP神经网络 比例微分积分器 控制算法

作者: 周井泉 李琴

作者单位: 南京邮电大学电子科学与工程学院,南京,210003

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会电路与系统学会第二十四届年会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 509-512

在线出版日期: 2013-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）