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  《系统工程与电子技术》是由中国航天科工防御技术研究院、中国宇航学会、中国系统工程学会和北京航天情报与信息研究所联合主办的学术期刊,创刊于1979年,为月刊。长期以来,本刊始终坚持理论与实践相结合、深度与广 ...

基于MEEMD-PE与CS-WNN模型的网络时延预测

作者:时维国 国明

关键词: 网络控制系统; 改进的集总平均经验模态分解; 排列熵; 布谷鸟算法; 小波神经网络; 时延预测;

摘要:针对网络控制系统诱导时延具有的随机性、非平稳性、非线性等特点,提出了一种基于改进的集总平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-排列熵和布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)优化的小波神经网络(wavelet neural network,WNN)时延预测算法。首先通过MEEMD对网络诱导时延序列进行处理,分别计算各模态的排列熵值,对复杂度相近的模态进行重组后得到新的子序列,从而达到降低建模复杂度和减少计算量的目的;然后利用CS算法优化的WNN预测新的子序列;最后叠加各子序列预测结果以获得时延序列的最终预测值。仿真表明,该算法具有较好的预测精度,能反映时延序列的总体趋势,可有效地降低异常值影响等优点。 


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