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本文重点考虑在多变量系统中对控制的准确性和实时性要求,在已有的神经网络预测模型基础上,提出采用模糊理论改进其反馈校正环节,对预测输出和实际输出在一定的隶属函数和模糊规则下进行模糊推理,输出结果用以修正预测模型,从而使系统综合性能得到实质性提高,仿真结果表明改进有效.
一种新型基于神经网络的预测控制
【摘 要】
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本文重点考虑在多变量系统中对控制的准确性和实时性要求,在已有的神经网络预测模型基础上,提出采用模糊理论改进其反馈校正环节,对预测输出和实际输出在一定的隶属函数和模糊规则下进行模糊推理,输出结果用以修正预测模型,从而使系统综合性能得到实质性提高,仿真结果表明改进有效.
【机 构】
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武警学院训练部,河北,廊坊,065000
【出 处】
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中南六省自动化学会第二十三届学术年会
【发表日期】
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2005年8期
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