%0 Journal Article
%T 基于EMD与LS-SVM的网络控制系统时延预测方法
%A 田中大
%A 高宪文
%A 李琨
%J 电子学报
%P 868-874
%D 2014
%R 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.006
%X 为了提高基于Internet的网络控制系统中随机时延的预测精度,提出了基于经验模式分解(empiricalmodedecomposition,EMD)与最小二乘支持向量机(LeastSquaredSupportVectorMachines,LS-SVM)的一步时延预测方法.首先利用EMD将时延序列分解成若干个本征模式函数分量,分解后的分量去除了原始时延序列的长相关性,同时突出时延序列不同的局部特征.然后根据各个分量的变化规律,选择不同的LS-SVM模型分别进行预测.最后将各分量的预测值叠加得到最终的预测值.仿真结果表明本文方法具有较高的预测精度.
%K 网络控制系统
%K 经验模式分解
%K 最小二乘支持向量机
%K 时延
%K 预测
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract8405.shtml