| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·问题的背景与研究意义 | 第11-13页 |
| ·网络化控制系统概述 | 第11-12页 |
| ·网络化控制系统的组成与结构 | 第12-13页 |
| ·网络化控制系统中的关键问题与研究现状 | 第13-19页 |
| ·时延问题 | 第14-16页 |
| ·丢包问题 | 第16-19页 |
| ·本文的研究工作 | 第19-21页 |
| 第2章 网络时延的测量与分析 | 第21-32页 |
| ·网络时延的产生与组成 | 第21-23页 |
| ·网络时延产生的原因 | 第21页 |
| ·网络时延的组成 | 第21-23页 |
| ·网络节点时钟同步技术 | 第23-24页 |
| ·硬件时钟同步技术 | 第23页 |
| ·软件时钟同步技术 | 第23-24页 |
| ·采用VC++编写程序测量网络时延 | 第24-29页 |
| ·TCP/IP协议概述 | 第24-26页 |
| ·网络通信的实现 | 第26-28页 |
| ·网络单向时延测量 | 第28-29页 |
| ·网络时延的特征与分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 采用ARMA模型和RBF神经网络预测网络时延 | 第32-45页 |
| ·基于ARMA模型预测网络时延 | 第33-37页 |
| ·ARMA模型的基本原理 | 第33-35页 |
| ·基于ARMA模型的网络时延预测 | 第35-37页 |
| ·基于RBF神经网络预测网络时延 | 第37-44页 |
| ·RBF神经网络概述 | 第37-42页 |
| ·基于RBF神经网络的时延预测 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于组合模型的网络时延预测 | 第45-55页 |
| ·组合模型预测的基本知识 | 第45-47页 |
| ·组合模型预测的基本概念 | 第45-46页 |
| ·组合模型的基本原理 | 第46-47页 |
| ·组合模型预测的研究方法 | 第47页 |
| ·组合模型预测的有效性分析 | 第47-48页 |
| ·建立组合模型预测网络时延 | 第48-54页 |
| ·组合模型中子模型权重的确定方法 | 第48-52页 |
| ·建立组合模型预测网络时延 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·论文主要工作总结 | 第55-56页 |
| ·研究展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |