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Modelling and Prediction of Internet Time-delay by Feed-forward Multilayer Perceptron Neural Network

机译：馈电多层逆向逆向互联网时滞的建模与预测

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Internet time-delay prediction plays a key role in improving dynamic performance for many applications, especially for Internet-based tele-operation systems. Therefore, ideal prediction approach for Internet time-delay must be investigated emphatically. In this paper, after analayzing Internet time-delay, a new approach based on neural network is developed to predict the uncertain time-delay in the Internet. By using measured data between four Internet nodes and MATLAB environment, the feed-forward multi-layer perceptron (FMLP) neural network has been trained with single-step-ahead Prediction algorithm. Then, using validation data, the performance of the neural network was evaluated It is shown that this neural network can predict time-delay based on their proper inputs.
机译：互联网时滞预测在提高许多应用程序的动态性能方面发挥着关键作用，特别是对于基于因特网的电视操作系统来说。因此，必须强调地调查互联网时滞的理想预测方法。在本文中，在互联网时延之后，开发了一种基于神经网络的新方法来预测互联网的不确定延时。通过使用四个互联网节点和MATLAB环境之间的测量数据，通过单步预测算法训练前馈多层Perceptron（FMLP）神经网络。然后，使用验证数据，评估神经网络的性能，结果表明，该神经网络可以基于其适当的输入预测时延的时间延迟。

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