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基于多策略麻雀搜索算法的径向基神经网络时延预测方法

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仪表技术与传感器 2024年第6期 86-92,120页

作者：游达章杨润张业鹏李存靖湖北工业大学机械工程学院湖北省现代制造质量工程重点实验室湖北三六一一应急装备有限公司

网络诱导时延序列存在随机性和不稳定性,单一的预测算法难以准确预测,针对该问题,提出一种基于多策略麻雀搜索算法(ISSA)的径向基神经网络(RBF)时延预测方法来准确预测网络时延。首先,为了应对麻雀种群初始分布不均匀的问题,增加改进Ten... 详细信息

网络诱导时延序列存在随机性和不稳定性,单一的预测算法难以准确预测,针对该问题,提出一种基于多策略麻雀搜索算法(ISSA)的径向基神经网络(RBF)时延预测方法来准确预测网络时延。首先,为了应对麻雀种群初始分布不均匀的问题,增加改进Tent混沌映射来提高种群早期的分布质量,并引入新的惯性权重因子改进发现者位置更新策略,扩大麻雀早期寻优范围;随后引入正余弦优化算法(SCA)更新跟随者位置,避免种群后期陷入局部最优。其次,考虑到RBF隐含层节点中心,幅值以及输出层权值不确定的问题,提出利用ISSA算法寻优求取。最后,搭建改进的时延预测模型并输入实测时延数据得到预测时延值。实验研究结果表明:相较于传统SSA-RBF模型,文中提出的ISSA-RBF时延预测模型的MSE、MAE和MAPE分别提高了69.46%、32.83%、34.43%,可有效预测网络时延,为之后的时延补偿提供基础。

关键词：网络化控制系统时延预测改进Tent混沌映射正余弦优化算法惯性权重因子

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基于网络坐标的网络时延预测算法

基于网络坐标的网络时延预测算法

作者：闫旺旺苏州大学

学位级别：硕士

网络时延作为衡量网络性能的重要指标,决定了分布式网络应用的可伸缩性水平。但目前网络体系结构复杂多样,导致全网时延直接测量代价极高。利用基于网络坐标的网络时延预测算法可以实现高效地时延预测,且开销小、易扩展。该算法利用部... 详细信息

网络时延作为衡量网络性能的重要指标,决定了分布式网络应用的可伸缩性水平。但目前网络体系结构复杂多样,导致全网时延直接测量代价极高。利用基于网络坐标的网络时延预测算法可以实现高效地时延预测,且开销小、易扩展。该算法利用部分参考节点间的实测时延,将所有节点映射到欧式空间中,形成网络坐标系统(Network Coordinate System,NCS)。通过坐标距离计算,NCS可预测全网时延信息。目前基于网络坐标的网络时延预测算法存在实测时延污染、参考节点欠佳和坐标误差估计粗略等问题,导致NCS在时延预测准确性和节点坐标稳定性等方面表现仍较差。本文基于以上课题展开研究,主要研究成果与创新点如下:(1)提出了两种随机网络时延污染抑制算法:AWB-Filter和WK-Filter,对被污染的实测时延进行预处理。其中,AWB-Filter使用时间梯度和时延数据梯度共同求解时延在窗口内的权重,并进一步加入低通引导中间层来促进时延污染抑制过程。WK-Filter则引入增益函数解决实测时延与输出时延的权重关系问题,将时延污染抑制过程转化为递归求解过程。实验表明,两种算法均能抑制受污染时延的异常波动并维持原始时延统计特征,此外,AWB-Filter可以使NCS时延预测准确性提升10.8%,WK-Filter可以使NCS节点坐标稳定性提升16.8%。(2)提出了基于分阶段及集群的参考节点选取算法,将参考节点分为近邻参考节点和远距参考节点,通过节点广播阶段和节点选取阶段为节点选取近邻参考节点,并通过对节点进行集群划分,加入坐标调整预测策略和截止机制,从不同集群中为节点选取远距参考节点。由近邻和远距参考节点组成的参考节点体系为节点调整坐标做出参考,有效促进节点坐标的稳定收敛,提高NCS时延预测的性能。实验表明,本文的参考节点体系使坐标收敛过程更加平稳,且在时延预测准确性方面最多可提升44%,在节点坐标稳定性方面最多可提升26%。(3)提出了一种基于优化坐标误差估计的网络时延预测算法:E-Vivaldi,并对E-Vivaldi生成的NCS提供了节点管理方案。其中,E-Vivaldi引入了 RTT测量误差和参考节点的平均定位误差以优化坐标误差估计,融合了随机网络时延污染抑制算法和参考节点体系,使网络时延预测更加高效。NCS节点管理方案则通过引入成员管理协议、心跳机制和更新机制,来有效应对网络节点发生故障或掉线的问题。实验表明,E-Vivaldi对NCS时延预测准确性最多可提升57.5%,对节点坐标稳定性最多可提升31.9%。

关键词：时延预测网络坐标系统时延污染参考节点坐标误差估计

基于相空间重构与最小二乘支持向量机的时延预测

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电子学报 2017年第5期45卷 1044-1051页

作者：田中大张超李树江王艳红沙毅沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110870 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对网络控制系统的时延预测问题,提出一种基于相空间重构与最小二乘支持向量机的时延预测方法.首先利用0-1测试法确定时延序列具有混沌特性,引入相空间重构技术提高预测精度.对实际采集的时延序列进行Hurst指数分析,选择最小二乘支持... 详细信息

针对网络控制系统的时延预测问题,提出一种基于相空间重构与最小二乘支持向量机的时延预测方法.首先利用0-1测试法确定时延序列具有混沌特性,引入相空间重构技术提高预测精度.对实际采集的时延序列进行Hurst指数分析,选择最小二乘支持向量机作为预测模型.然后利用C-C方法确定时延序列相空间重构参数,通过递归图确定时延序列的局部可预测性,利用遗传算法对最小二乘支持向量机的参数进行离线优化.最后通过优化后的最小二乘支持向量机并结合相空间重构对时延序列进行在线预测.与其它预测方法进行了仿真对比,结果表明本文方法具有更高的预测精度与更小的预测误差,同时并未降低预测算法的实时性.

关键词：网络控制系统相空间重构最小二乘支持向量机时延预测

无需时钟同步和网络时延预测的远程控制补偿器研究

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机械工程学报 2004年第11期40卷 158-162页

作者：黄杰吴平东马树元陈之龙北京理工大学机电一体化中心北京100081

网络时延及其不确定性是影响基于因特网的远程控制系统稳定性的主要原因。将网络时延的预测值装入动态补偿器,可以对网络时延进行实时的补偿,保持系统的稳定性,但是预测误差直接影响系统的的控制特性。提出了一种将网络时延环节直接组... 详细信息

网络时延及其不确定性是影响基于因特网的远程控制系统稳定性的主要原因。将网络时延的预测值装入动态补偿器,可以对网络时延进行实时的补偿,保持系统的稳定性,但是预测误差直接影响系统的的控制特性。提出了一种将网络时延环节直接组合进时延补偿器中的新型补偿器,避免了网络时延的在线预测问题和本地与远程计算机之间的时钟同步处理,有很重要的实用价值。

关键词：因特网远程控制系统补偿器时延预测

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基于时延预测的遥操作机器人预测显示方法

机器人 2017年第3期39卷 298-306页

作者：魏青崔龙中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049

为了解决大时变时延遥操作系统的预测显示问题,提出了一种基于时延预测的预测显示算法,该算法把时变时延在时间维度上对主从控制信号的拉伸和压缩作用看作是系统扰动,并利用时延在线预测结果对该扰动进行前馈补偿.首先,对基于预测显示... 详细信息

为了解决大时变时延遥操作系统的预测显示问题,提出了一种基于时延预测的预测显示算法,该算法把时变时延在时间维度上对主从控制信号的拉伸和压缩作用看作是系统扰动,并利用时延在线预测结果对该扰动进行前馈补偿.首先,对基于预测显示的遥操作系统进行动力学建模,并计算出了包含时延扰动的预测显示机器人的期望控制量.然后,以时延组成最为复杂的空间遥操作系统为例,分析了遥操作系统通讯时延的产生机理,并根据其产生机理、模型和统计规律对通讯时延进行在线预测.最后,本文在理论上分析了利用时延预测结果对上述扰动进行补偿的可行性和有效性,并在理论验证遥操作平台上进行了对比实验.实验结果表明,在大时变时延下该算法的速度预测相对误差和接触力预测相对误差在误差峰值处分别比无时延预测的预测显示方法降低了30.9%和56%.

关键词：大时变时延遥操作预测显示时延预测

基于AR模型时延预测的改进GPC网络控制算法

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控制与决策 2012年第3期27卷 477-480页

作者：时维国邵诚孙正阳大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024 大连交通大学电气信息学院辽宁大连116028

针对网络随机时延等不确定因数导致网络控制系统的控制性能下降甚至不稳定,提出一种新的网络控制算法.首先建立网络时延的自动回归模型;然后采用参数自校正的最小均方算法对网络时延进行在线预测;最后采用一种考虑时延的改进广义预测控... 详细信息

针对网络随机时延等不确定因数导致网络控制系统的控制性能下降甚至不稳定,提出一种新的网络控制算法.首先建立网络时延的自动回归模型;然后采用参数自校正的最小均方算法对网络时延进行在线预测;最后采用一种考虑时延的改进广义预测控制算法对网络时延进行补偿.仿真实验结果表明,该方法对网络时延具有较好的补偿效果,且在线计算量小,有很好的实时性,同时对干扰和丢包等因素具有良好的鲁棒性.

关键词：网络化控制系统自动回归模型时延预测广义预测控制干扰

基于KPCA与LSSVM的网络控制系统时延预测方法

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系统工程与电子技术 2013年第6期35卷 1281-1285页

作者：田中大高宪文李琨东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对网络控制系统中随机时延很难精确预测的问题,首次将核主成分分析(kernel principal compo-nent analysis,KPCA)与最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)结合对随机时延进行预测,KPCA对输入随机时延序列降... 详细信息

针对网络控制系统中随机时延很难精确预测的问题,首次将核主成分分析(kernel principal compo-nent analysis,KPCA)与最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)结合对随机时延进行预测,KPCA对输入随机时延序列降维,消除重复性与噪声,减少LSSVM的运算量,降维后的时延序列通过LSSVM算法预测时延值。仿真结果表明,基于KPCA与LSSVM的时延预测方法的预测精度高于其他的预测方法。

关键词：网络控制系统时延预测核主成分分析最小二乘支持向量机

基于改进指数平滑模型的拥塞网络时延预测研究

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工业控制计算机 2023年第9期36卷 101-103,114页

作者：王天严军顾潇洋孙涛上海大学通信与信息工程学院上海200444

由于网络拥塞环境的时延序列非平稳,传统时延预测方法大多使用历史值加权建立预测模型,此类模型存在滞后偏差、参数固定、预测精度低等缺陷。针对上述问题,提出了基于改进指数平滑模型的拥塞网络时延预测方法,即SV-ES(Shifting Velocity... 详细信息

由于网络拥塞环境的时延序列非平稳,传统时延预测方法大多使用历史值加权建立预测模型,此类模型存在滞后偏差、参数固定、预测精度低等缺陷。针对上述问题,提出了基于改进指数平滑模型的拥塞网络时延预测方法,即SV-ES(Shifting Velocity-Exponential Smoothing method)。该方法在传统指数平滑模型基础上,根据序列趋势变化特征生成指数式加权的偏移速度因子,采用二次指数平滑法修正结果,生成预测模型。基于预测模型的残差序列,使用误差函数提取序列回归信息,动态调整衰减因子,实现模型参数自适应更新。实验结果表明,在拥塞网络环境中,SV-ES时延预测结果的精度比ES提升了9.01%,比ARIMA提升了1.28%。

关键词：时延预测网络拥塞时间序列指数平滑法

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基于时延预测的无人机集群地面控制系统

中国高新科技 2023年第24期 140-142页

作者：张守叶兰州博文科技学院甘肃肃兰州730101

无人机技术的发展日新月异,成为了现代社会中不可或缺的一部分。无人机的广泛应用领域包括军事、民用、商业等,已经取得了令人瞩目的成就。其中,无人机集群地面控制系统的应用价值尤为引人注目,基于时延预测的技术更是给这一领域带来了... 详细信息

无人机技术的发展日新月异,成为了现代社会中不可或缺的一部分。无人机的广泛应用领域包括军事、民用、商业等,已经取得了令人瞩目的成就。其中,无人机集群地面控制系统的应用价值尤为引人注目,基于时延预测的技术更是给这一领域带来了革命性的变化。无人机集群地面控制系统是指通过预测无人机与地面控制中心之间的时延,实现对无人机集群的精确控制与管理。在过去,无人机集群的控制往往面临信息传输延迟的问题,这给操作人员带来了巨大的挑战。然而,基于时延预测的无人机集群地面控制系统的出现,彻底改变了这一局面,为无人机的广泛应用提供了更加可靠和高效的解决方案。

关键词：无人机集群地面控制系统时延预测飞行轨迹