【摘 要】
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针对PID主动队列管理（AQM）中参数固定、不能自整定、无法适应复杂的非线性网络环境等缺点,提出了一种改进的单神经元自适应PID控制智能主动队列管理算法—GSNAPID算法。将神经
【机 构】
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淮阴师范学院物理与电子电气工程学院
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针对PID主动队列管理（AQM）中参数固定、不能自整定、无法适应复杂的非线性网络环境等缺点,提出了一种改进的单神经元自适应PID控制智能主动队列管理算法—GSNAPID算法。将神经元比例系数进行了在线自调整以及修改加权系数学习修正部分。基于NS2的仿真结果表明,改进的单神经元自适应PID控制智能主动队列管理算法具有更好的收敛性,能将队列长度更快速的收敛到期望值附件,在复杂的网络环境里能更好的保持鲁棒性和稳定性,比传统PID控制和单神经元自适应PID控制主动队列管理算法优越。
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