基于PSO-BP神经网络的网络时延预测算法

时维国; 雷何芬

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基于PSO-BP神经网络的网络时延预测算法

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针对网络控制系统时延的随机、时变、非线性等特性,提出了基于粒子群优化的BP神经网络的预测方法.对实测时延数据样本进行归一化处理,以BP神经网络误差的平方和作为粒子群优化算法的适应值函数;采用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值;将粒子群算法中全局最优值输出作为BP神经网络的初始权值和阈值对时延样本数据进行训练预测.仿真表明,该时延预测算法的迭代次数减少,同时避免算法陷入极值点,预测精度更好.

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来源
《自动化与仪表》 |2020年第7期|1-5|共5页
作者
时维国; 雷何芬;
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作者单位

大连交通大学电气信息工程学院大连116028;

大连交通大学电气信息工程学院大连116028;

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正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
粒子群优化; BP神经网络; 网络控制; 时延预测;

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