基于递归神经网络的大滞后非线性系统预测控制

摘要：

针对带有大滞后的非线性系统,提出了在迭代多步预测的基础上,将系统多步预测输出值进行线性化,在多步预测目标函数下实现系统控制的方法.采用适合于动态系统实时控制的扩展Elman网络,利用训练速度快的阻尼最小二乘法学习网络权值.仿真实验表明了该方法的有效性.

关键词：多步预测控制、递归神经网络、非线性系统、大滞后系统

分类号：TP183;TP273(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60174021,60374037

在线出版日期：2003-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3-5,8