神经网络在网络丢包预测中的应用(2012年)资源-CSDN文库

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　　收稿日期：２０１２－０３－１０．

　　基金项目：国家自然科学基金（Ｎｏ：６０９７４０７１）．

　　作者简介：刘鑫（１９８４－），男，渤海大学硕士研究生，从事网络控制方面的研究．

神经网络在网络丢包预测中的应用

刘　鑫

（渤海大学工学院，辽宁锦州１２１０１３）

摘　要：通过在网络控制系统中加入ＢＰ神经网络从而达到对网络丢包进行预测的目的，为

进一步的丢包补偿做足准备．利用粒子群算法优化ＢＰ神经网络预测器．仿真结果表明：与ＢＰ神

经网络相比，ＰＳＯ－ＢＰ神经网络具有更好的网络丢包预测性能．

关键词：ＢＰ神经网络；数据丢包；网络控制系统

中图分类号：Ｐ１４５．８　文献标志码：Ａ　文章编号：１６７３－０５６９（２０１２）０３－０２４８－０７

０　引言

智能控制是现代控制理论方法的重要组成部分

〔１〕

．神经网络已经成功的运用在系统辨识、滤波器设

计和自适应控制等方面

〔２〕

．目前，将神经网络运用于网络控制系统中的丢包预测还相对较少．ＪｉａｎｑｉａｎｇＹｉ

等运用ＢＰ神经网络来预测ＮＣＳ中的网络诱导时延

〔３〕

．王勇在研究针对具有丢包的网络控制系统的基础

上将ＢＰ神经网络用于预测数据包的丢失

〔４〕

．本文在此基础上进一步研究ＢＰ神经网络在网络丢包预测中

的应用，并用粒子群算法对ＢＰ神经网络预测模型进行优化．Ｍａｔｌａｂ仿真实验表明优化后的ＢＰ神经网络

能更好的预测网络数据的丢失．

网络控制系统由传感器、控制器、神经网络预测器、执行器及被控对象组成

〔５－６〕

．考虑网络控制系统中

存在的问题，本文只针对传感器和控制器之间的网络进行分析，此时网络控制系统的模型如图１所示．

图１　含有神经网络的网络控制系统

当传感器将数据包成功的传出时，ＢＰ神经网络首先将收到的数据包的状态信息ｘ

１

（ｋ）进行训练．由

于神经网络与控制器相连，那么ＢＰ网络可将得到的数据包直接送到控制器．神经网络把预测得到的数据

贮存起来，当发生数据丢包时用贮存数据进行预测．当网络丢包发生时，ＢＰ神经网络就会通过已有的历史

数据对丢包进行预测并将产生的预测状态ｘ

１

（ｋ）送给控制器．

假设数据丢包为一个随机过程，根据上述内容系统的状态方程可描述为

〔７〕

：

第３３卷第３期

２０１２年９月

渤海大学学报（自然科学版）

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）

Ｖｏｌ．３３，Ｎｏ．３

Ｓｅｐ．２０１２

ｘ（ｋ＋１）＝Ａｘ（ｋ）＋Ｂｕ（ｋ）

ｙ（ｋ）＝Ｃｘ（ｋ）

（１）

１　ＢＰ神经网络预测丢包

１．１　ＢＰ神经网络

１９８６年，美国加利福尼亚的ＰＤＰ小组提出了迄今为止最著名的ＢＰ算法，并发展为ＢＰ神经网络

〔８〕

．

三层ＢＰ神经网络如图２所示：

图２　ＢＰ神经网络

ＢＰ网络为多层前馈神经网络．它的学习过程分为两个阶段，即输入已知学习样本和对权值和阈值的

修改．

１．２　预测过程及结果

通常，使用ＢＰ神经网络预测网络上丢失的数据包需要三个阶段：

（１）离线训练：在实际网络中这个过程必须没有数据包丢失的情况出现．这里为方便分析假设网络中

没有丢包．将网络控制系统在没有丢包的状态下运行一段时间，收集传到控制器一侧的数据并用这些数据

对神经网络进行训练．训练好的ＢＰ神经网络就可作为一个网络预测模型．

（２）在线训练：从采样时刻开始，网络加入．当数据包成功传输时ＢＰ神经网络得到期望输出ｘ（ｋ），然

后对神经网络进行训练并将数据ｘ（ｋ）传给控制器．每次选择最近七个时刻的历史数据然后分别送到输入

层进行训练．

（３）在线预测：在时刻ｋ网络中发生数据包丢失，此时ＢＰ神经网络根据历史存贮数据对数据丢包进

行预测．控制器接收到预测数据后进行计算得到控制量，同时神经网络将预测的数据作为历史数据进行存

贮．

输入层接受外部的输入数据起缓冲存储器的作用，因此训练样本矢量的维数影响着输入层的节点数

量．这里输入层节点数选为７；输出数据类型和表示该类型所需数据大小影响着输出层的节点数量．这里

输出层节点数选为１；求解问题的要求及输入输出节点数多少都影响着隐含层节点数量．根据前人经验

ＢＰ网络隐含层的节点数参照下式得到：ｎ＝ｎ

ｉ

＋ｎ

０

＋ａ，其中ｎ是隐含层节点数；ｎ

ｉ

是输入节点数；ｎ

０

是

输出节点数，１＜ａ＜１０，于是ｎ选为８；ＢＰ网络中的传输函数通常采用Ｓ形函数．在此基础上利用Ｍａｔｌａｂ

工具中自带的ｎｅｗｆｆ函数生成一个神经网络．

对构建好的ＢＰ神经网络进行离线训练得到历史数据，离线训练结束之后，ＢＰ神经网络就成为一个

预估器，可用来预测网络丢包．当在第ｋ步出现数据包丢失，则将ｘ（ｋ－１），ｘ（ｋ－２），ｘ（ｋ－３），ｘ（ｋ－４），ｘ

（ｋ－５），ｘ（ｋ－６），ｘ（ｋ－７）送入输入层进行预测状态．当数据包通过网络传输成功时数据状态就能作为期

望输出对神经网络进行训练，从而得到更逼近系统的模型．如下所示为一个给定的离散时间系统：

９４２

第３期　　　　　　　　　　　　　　　刘　鑫：神经网络在网络丢包预测中的应用　　　　　　　　　　　　　　　

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