[1]李琴,周井泉.基于CHOKe模型和神经网络的拥塞控制方法[J].计算机技术与发展,2014,24(04):96-99.
　LI Qin,ZHOU Jing-quan.Congestion Control Method Based on CHOKe Model and Neural Network[J].,2014,24(04):96-99.
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基于CHOKe模型和神经网络的拥塞控制方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
24
期数:
2014年04期
页码:
96-99
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
2014-04-30

文章信息/Info

Title:
Congestion Control Method Based on CHOKe Model and Neural Network
文章编号:
1673-629X（2014）04-0096-04
作者:
李琴; 周井泉
南京邮电大学 电子科学与工程学院
Author(s):
LI Qin; ZHOU Jing-quan
关键词:
拥塞控制; CHOKe模型; 神经网络; 可变学习速率的反向传播算法
Keywords:
congestion control; CHOKe model; neural network; VLBP algorithm
分类号:
TP301
文献标志码:
A
摘要:
PID控制能有效实现网络拥塞控制，实现对网络的主动队列管理，但是PID控制器的参数是固定的，不能实时调整。针对网络拥塞控制问题中的参数时变、非线性等问题，文中将CHOKe模型中的“击中”理念和神经网络中的可变学习速率的反向传播算法( VLBP算法)相结合，提出了一种基于CHOKe模型和神经网络的PID拥塞控制的算法-CNRPID算法。该算法能够在线调节PID控制器中的参数。仿真结果表明：CNRPID算法的鲁棒性和平均队列长度等都要优于传统的PID算法。
Abstract:
PID controller is an effective AQM method to control network congestion,but the parameters of the PID controller are fixed, which can't adjust. In view of variable parameters and nonlinear problems in network congestion control,a new network congestion con-trol algorithm,CNRPID,based on “hit” concept in CHOKe model combined with Variable Learning rate Back Propagation algorithm ( VLBP algorithm) in neural network is proposed. The new algorithm can adjust the parameters of PID control online. The simulation re-sults show that the robust and average queue length of CNRPID algorithm is superior to traditional PID algorithm.

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更新日期/Last Update: 1900-01-01