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模糊神经元自适应PID控制AQM算法

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针对网络拥塞控制存在的非线性、参数时变等问题，将T-S模糊推理模型与单神经元自适应PID相结合，提出了一种新的主动队列管理算法——基于T-S模糊模型的单神经元自适应PID控制算法．该算法利用模糊模型，在线调整神经元增益参数以实现对算法性能的改进．详细给出了基于T-S模糊模型的单神经元自适应PID控制算法的原理、增益在线调整的T-S模糊控制器的模糊规则和隶属度函数．仿真结果表明，与改进的单神经元自适应PID控制(SNAPID)算法相比，该算法具有更好的收敛性，能够将队列长度迅速的收敛到期望值附近．此外，与随机指数标记(REM)算法、比例积分(PI)算法及改进的NAPID算法相比，该算法具有更好的稳定性和鲁棒性以及更小的队列长度波动．

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来源
《2010年中国自动化学会华东六省一市学术年会》|2010年|109-115|共7页
会议地点南京
作者
孙金生; 李彬;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP273.4;
关键词
网络拥塞控制; T-S模糊模型; 单神经元; PID控制; 主动队列管理;

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