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PID控制器通过微分环节加快了控制器的调节速度,但PID的参数是固定的,不能根据动态的网络自调整参数,故不能有效控制队列的稳定性。由于神经元网络有自适应性,提出了一种自适应卡尔曼滤波的主动队列管理算法（adaptive-KF-AQM）。它结合卡尔曼滤波和神经元网络方法,根据队列长度及其变化率来估计下一时刻的队列长度,使队列长度在期望值附近波动。仿真结果表明,该算法在队列稳定性、收敛速度、延时和链路利用率等方面都明显优于传统的PID算法。