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利用前馈神经网络建立对象的非线性预测模型，在不同工作点做阶跃响应，建立其局部线性模型，用隶属函数将局部线性模型加权得到全局线性模型，全局线性模型用于滚动优化，非线性模型用于预测系统输出和校正线性模型，实现非线性预测控制，仿真结果表明该方法控制效果良好，可满足实时要求。
基于神经网络非线性模型的多级工作点阶跃响应扩展DMC预测控制
【摘 要】
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利用前馈神经网络建立对象的非线性预测模型，在不同工作点做阶跃响应，建立其局部线性模型，用隶属函数将局部线性模型加权得到全局线性模型，全局线性模型用于滚动优化，非线性模型用
【机 构】
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上海交通大学自动化研究所
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2000年3期
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