【摘 要】
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该文针对具有时延的非线性提出了基于多层前向神经网络-BP网络(Back Propagation)模型直接优化的预测控制.为提高琪于BP算法的人工神经元网络的学习速度,对基于梯度下降的标
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该文针对具有时延的非线性提出了基于多层前向神经网络-BP网络(Back Propagation)模型直接优化的预测控制.为提高琪于BP算法的人工神经元网络的学习速度,对基于梯度下降的标准BP算法进行了较深入研究, 提出了改进激励函数的BBP算法.在控制时,对该模型进行多步递推得到对象的预测模型,在线控制时,将误差修正引入性能函数以减少静差及由于时变、模型失配对系统造成的影响,仿真实验表明:由它所构成的系统均具有较好的动态响应和较强的鲁棒性.
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