針對網絡控制系統(tǒng)誘導時延具有的隨機性、非平穩(wěn)性、非線性等特點,提出了一種基于改進的集總平均經驗模態(tài)分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-排列熵和布谷鳥搜索(cuckoo search,CS)優(yōu)化的小波神經網絡(wavelet neural network,WNN)時延預測算法。首先通過MEEMD對網絡誘導時延序列進行處理,分別計算各模態(tài)的排列熵值,對復雜度相近的模態(tài)進行重組后得到新的子序列,從而達到降低建模復雜度和減少計算量的目的;然后利用CS算法優(yōu)化的WNN預測新的子序列;最后疊加各子序列預測結果以獲得時延序列的最終預測值。仿真表明,該算法具有較好的預測精度,能反映時延序列的總體趨勢,可有效地降低異常值影響等優(yōu)點。

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【部分圖文】：

圖1網絡時延序列

某實驗室（172.20.10.5）為源地址，向目標地址（111.13.100.92）每分鐘發(fā)送一次32位數(shù)據(jù)包，持續(xù)兩天，截取其中的一段數(shù)據(jù)，每隔10個值采樣一次，測得500組時延數(shù)據(jù)，網絡時延序列如圖1所示。由于網絡時延序列固有的強非平穩(wěn)性和高復雜性，單一預測模型很難捕獲其特征....

圖2WNN拓撲結構圖

三層WNN模型的拓撲結構如圖2所示。圖2中，Xi(i=1,2，…，t）是WNN的輸入參數(shù)，Y是預測輸出序列，wij為輸入層和隱含層的連接權值，wjk為隱含層和輸出層的連接權值。在輸入信號序列為xi(i=1,2，…，k）時，隱含層的輸出計算公式為

圖3時延序列EMD處理結果

圖1所示實測網絡時延數(shù)據(jù)具有較強的非平穩(wěn)性和非線性，為了更全面掌握原始時延序列特征，分別采用EMD和MEEMD對時延序列分解，生成一系列不同尺度IMF分量和剩余分量Res如圖3和圖4所示。圖4時延序列MEEMD處理結果

圖4時延序列MEEMD處理結果

圖3時延序列EMD處理結果本文分別從完備性、整體正交性和分量數(shù)目3個指標對EMD與MEEMD分解結果進行分析。完備性指標也叫重構誤差，指分解后的各模態(tài)函數(shù)之和與原始序列的均方根誤差，完備性指標值越大則完備性越差；整體正交性指標，是衡量模態(tài)混疊程度的指標，整體正交性指標值越大，則....

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