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| 稿件标题： | 基于改进小波神经网络的实时系统任务流量预测方法 |
| 稿件作者： | 李丹1,2,陈勃琛1,2,潘广泽1,2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.06.029 |
| 科学编辑： | 吴一全 博士（南京航空航天大学 研究员） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 小波神经网络；人工鱼群算法；实时系统；流量预测 |
| 文章摘要： | 针对当前航空装备实时系统对非周期实时任务无法预知难以实现可靠调度的困难，开展对航空装备实时系统非周期任务流量预测方法的研究。以小波神经网络为基础结合航空装备实时系统的特性建立任务流量预测模型，并提出利用人工鱼群算法对小波预测模型关键参数进行优化，避免陷入局部最优解，最终构建一种人工鱼群算法改进的小波神经网络任务流量预测系统。利用提出的预测模型开展实时任务流量预测对比仿真实验，实验结果表明，建立的基于改进小波神经网络的实时系统任务流量预测系统对非周期实时任务具有较高的预测精度，预测效果优于原始小波神经网络模型及TS模糊神经网络模型。 |
| 稿件基金： | 广东省科技计划项目(2021TX06Z993) |
| 引用本文格式： | 李丹,陈勃琛,潘广泽.基于改进小波神经网络的实时系统任务流量预测方法［J］.兵器装备工程学报，2024，45(6)：208-214. LI Dan, CHEN Bochen, PAN Guangze.Realtime system task flow prediction method based on improved wavelet neural network［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(6)：208-214. |
| 刊期名称： | 2024年06期 |
| 出版时间： | 2024年6月 |
| 收稿日期： | 2023-07-28 |
| 修回日期： | 2023-08-30 |
| 录用日期： | 2023-10-15 |
| 上线时间： | 2024年6月28日 |
| 浏览次数： | 1091 |
| 下载次数： | 34 |
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