基于Hebb学习的自适应预测控制主队列管理方法

授权

摘要

本发明公开了一种基于Hebb学习的自适应预测控制主队列管理方法，包括：基于线性化的流体流模型，通过Z域变换获得TCP/AQM的离散化模型；在离散化模型的基础上，计算得到满足预测控制需求的控制器的形式；引入Hebb学习的思想，将得到的控制器设定成单神经元，自适应地调整控制器的相关参数。本发明能够避免模型参数的计算，同时其实现简单，占用的资源较少，而且具有较好的控制效果和较强的自适应能力。

基本信息

专利标题：

基于Hebb学习的自适应预测控制主队列管理方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111880406A

申请号：

CN202010673158.0

公开（公告）日：

2020-11-03

申请日：

2020-07-14

授权号：

CN111880406B

授权日：

2022-04-15

发明人：

徐琴朱霞高丽丽

申请人：

金陵科技学院

申请人地址：

江苏省南京市江宁区弘景大道99号

代理机构：

南京钟山专利代理有限公司

代理人：

陈月菊

优先权：

CN202010673158.0

主分类号：

G05B13/04

IPC分类号：

G05B13/04