基于差分算法的预测控制

摘要：

针对参数可变的非线性模型,提出了一种基于差分算法的预测控制.利用神经网络依据系统的输入输出数据建立预测模型,并利用差分算法对其进行滚动优化,从而提高控制系统的性能.最后,分别运用遗传算法和差分算法实现滚动优化进行预测控制仿真,并对两种方法的仿真结果进行比较.仿真结果表明,采用差分进化算法进行滚动优化的预测控制总体效果相对较好.

关键词：预测控制、神经网络、差分算法

所属期刊栏目：29

分类号：TP13(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：62-64