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本研究针对网络中普遍存在的大时滞现象以及网络参数实时变化问题，提出了一种基于灰色预估神经网络控制器的主动队列管理算法(AQM)。利用RBF神经网络的自学习能力解决网络实时变化时算法参数的在线整定问题，并利用灰色GM(1,1)预测器有效地解决了大时滞对网络性能的影响,最后通过仿真进一步验证了提出算法的有效性。