【摘 要】
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该文在BP神经网能以任意精度逼近任一连续函数的特性基础上提出了一种神经网络预测控制方法:首先通过在线的误差反传(Error Back-Propagation)学习建立被控对象的局部模型,再
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该文在BP神经网能以任意精度逼近任一连续函数的特性基础上提出了一种神经网络预测控制方法:首先通过在线的误差反传(Error Back-Propagation)学习建立被控对象的局部模型,再通过同样的学习机制优化控制量,使系统输出逼近期望值.文中以在线学习样本的组织、建模和控制优化等问题进行了分析讨论.在此基础上,以小车倒摆为对象进行了控制仿真研究,以电加热炉为对象进行了实际温度控制实验研究,对仿真和实验结果进行了分析,并对其中的有关问题进行了讨论.上述研究结果表明,该文提出的BP网预测控制方法是可行的,控制效果令人满意.
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