【摘 要】
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对于参数时变及结构未知的非线性系统,建模比较困难,因而无法在预测模型的基础上做出精确的预测.神经网络以其在非线性函数逼近方面所具有的独特优势引起了人们的关注,利用神
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对于参数时变及结构未知的非线性系统,建模比较困难,因而无法在预测模型的基础上做出精确的预测.神经网络以其在非线性函数逼近方面所具有的独特优势引起了人们的关注,利用神经网络可以做到精确的描述非线性动态过程,并且有较强的鲁棒性和容错性.该文首先研究了基于非参数化模型的增量模型算法控制(IMAC)和基于参数化模型的广义预测控制(GPC)理论及其设计方法.然后结合神经网络的特点将其利用在预测控制的系统建模和优化计算中.根据目前应用较多的前向神经网络基于时延的动态建模方法的不足,神经网络选用本质动态的回归网络.对基于Elman网络建模的广义预测控制和基于Hopfield网络优化计算的增量型模型算法控制进行了深入研究,研究结果表明基于神经网络的预测控制算法不仅可以提高控制的精度,而且大大降低了在线计算量.
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