基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究
王科平
吴冰
王福忠
1.河南理工大学,电气工程与自动化学院,河南,焦作,4540032.河南理工大学,电气工程与自动化学院,河南,焦作,4540033.河南理工大学,电气工程与自动化学院,河南,焦作,454003
摘要：为解决一大类未知、时滞、非线性系统的预测控制问题,提出了一种基于改进的Elman动态回归神经网络预测控制算法.首先,在一般的Elman动态回归神经网络算法中加入了混沌机制,利用混沌机制固有的全局游动有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点,提高了系统的辨识速度;然后,结合广义预测控制(GPC)的反馈校正、滚动优化来完成非线性系统的预测控制.仿真结果表明:将本算法应用于非线性系统预测控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和良好的控制跟踪能力.
关键词：混沌机制动态回归神经网络广义预测控制鲁棒性
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(60474043)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 64-68 )
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