网络控制系统的变采样周期调度策略研究

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网络控制系统的变采样周期调度策略研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-19页
  1.1 网络调度策略的研究背景及意义第10-11页
  1.2 网络调度的基本问题第11-14页
    1.2.1 网络诱导时延第11-12页
    1.2.2 数据包丢失第12-13页
    1.2.3 数据包时序错乱第13页
    1.2.4 节点的驱动方式第13页
    1.2.5 可调度性分析及调度优化第13-14页
  1.3 采样周期的相关问题第14-16页
    1.3.1 常数采样周期第14-15页
    1.3.2 变采样周期第15-16页
    1.3.3 多速率采样第16页
  1.4 采样周期调度的研究现状第16-18页
  1.5 本文主要研究任务第18-19页
第二章 灰色神经网络组合预测原理及其应用第19-29页
  2.1 组合预测方法概述第19页
    2.1.1 预测的概念第19页
    2.1.2 组合预测方法第19页
  2.2 灰色系统理论第19-24页
    2.2.1 传统灰色预测模型第20-21页
    2.2.2 改进的GM(1,1)预测模型第21-23页
    2.2.3 灰色预测模型的检验第23-24页
  2.3 神经网络理论第24-26页
    2.3.1 BP神经网络结构模型第24-26页
    2.3.2 RBF神经网络结构模型第26页
  2.4 灰色神经网络组合模型及其应用第26-28页
    2.4.1 灰色神经网络组合预测模型第27-28页
    2.4.2 灰色神经网络组合预测方法的应用第28页
  2.5 本章小结第28-29页
第三章 基于灰色神经网络预测的变采样周期调度算法第29-44页
  3.1 引言第29-30页
  3.2 多回路变采样周期调度构架第30-31页
    3.2.1 系统框架第30页
    3.2.2 模块功能介绍第30-31页
  3.3 变采样周期调度算法的实现第31-38页
    3.3.1 采样周期对系统的影响第31-32页
    3.3.2 灰色神经网络组合预测带宽第32-36页
    3.3.3 采样周期调节算法第36-38页
  3.4 仿真示例第38-42页
    3.4.1 仿真模型第39页
    3.4.2 仿真结果第39-42页
  3.5 本章小结第42-44页
第四章 基于参数修正灰色模型的时延估计及变采样周期调度算法第44-55页
  4.1 引言第44-45页
  4.2 基于参数修正灰色模型的时延估计第45-48页
    4.2.1 问题描述第45页
    4.2.2 基于参数修正灰色模型的时延估计第45-47页
    4.2.3 时延预测算法的实现第47-48页
  4.3 具有随机时延的灰色神经网络预测的变采样周期调度第48-49页
    4.3.1 具有随机时延的GNN组合预测带宽模型第48-49页
    4.3.2 具有随机时延的GNN预测的变采样周期调度算法第49页
  4.4 仿真分析第49-54页
    4.4.1 仿真模型第49-50页
    4.4.2 仿真结果第50-54页
  4.5 本章小结第54-55页
总结与展望第55-56页
参考文献第56-60页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第60-61页
致谢第61页

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