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该文针对多变量非线性系统研究了神经网络预测控制,主要工作和研究成果有以下几个部分组成:一、介绍了预测控制的产生、发展及神经网络的发展,以及神经网络与控制理论的结合,并以参考文献为基础研究了几种网络算法,诸如;动态神经网络、GBP网络等.二、为了在确保网络良好的泛化能力的同时,避免网络训练中陷入局部极值,在对现有网络算法进行研究的基础上,针对现有算法存在的问题,找导可行的解决办法,尝试一点小小的改进,提出了通用GBP网络算法.仿真研究表明,对GBP网络的两种是方法匀可以克服GBP算法中存在的问题,确保网络训练的顺利进行.