【摘 要】
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针对预测控制机理在处理非线性模型控制存在较大的困难，提出了将BP神经网络和广义预测控制（GPC）相结合后应用于网络控制系统的思想，构造了神经网络预测控制算法，其实质是用BP神经
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针对预测控制机理在处理非线性模型控制存在较大的困难，提出了将BP神经网络和广义预测控制（GPC）相结合后应用于网络控制系统的思想，构造了神经网络预测控制算法，其实质是用BP神经网络作为预测模型，产生预测信号，对系统进行反馈校正，并通过误差迭代求取广义预测的最优控制律，从而克服了对非线性系统难以辨识模型的困难，利用神经网络“黑箱”的功能达到对非线性系统的预测控制。以机器人为控制对象进行仿真，取得了较好的控制效果。
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