基于神经网络的时延预测算法研究

• 作者: 孙立宁 张峰峰 杜志江 谢小辉
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 时延 预测 线性神经网络 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 237-240,245
• 页数: 5页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-0446.2004.03.010

摘要

网络控制系统由于时延的存在,其稳定性通常难以保证,一般要求控制器能够准确预知系统的时延值.网络形式的不同,时延的变化具有规律性或无序性.针对网络时延变化的不同情况,提出了利用线性神经网络和RBF径向基函数网络技术对时延进行预测.通过对二者预测仿真结果的对比分析,得出了其各自进行时延预测的适用条件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙立宁	哈尔滨工业大学机器人研究所	379	7003	43.0	61.0
2	杜志江	哈尔滨工业大学机器人研究所	118	2174	26.0	42.0
3	张峰峰	哈尔滨工业大学机器人研究所	4	51	2.0	4.0
4	谢小辉	哈尔滨工业大学机器人研究所	3	83	3.0	3.0