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针对自适应预测控制抗干扰、鲁棒性与实时性的矛盾,根据遗传算法优化后的神经网络具有很强的自适应性和学习能力、记忆能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力,文章提出了一种新的自适应预测控制,成功地避免直接矩阵求逆,仿真表明该算法具有良好的综合性能和鲁棒性。
基于GA神经网络的自适应预测控制的设计与仿真
【摘 要】
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针对自适应预测控制抗干扰、鲁棒性与实时性的矛盾,根据遗传算法优化后的神经网络具有很强的自适应性和学习能力、记忆能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力,文章提出了一种新的自适应预测控制,成功地避免直接矩阵求逆,仿真表明该算法具有良好的综合性能和鲁棒性。
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2003年05期
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