BP神经网络模型预测控制算法的仿真研究

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计算机系统应用
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２１０１年第２Ｏ卷第８期
ＢＰ神经网络模型预测控制算法的仿真研究
程森林，师超超
ｆ重庆大学自动化学院，重庆４０４）００４摘要：为克服被控对象参数变化导致控制精度降低的问题，研究了一种ＢＰ神经网络模型预测控制算法。借助
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最ｄ－＂－－乘递推算法在线预测系统模型参数，利用ＢＰ神经网络在线预测ＰＤ参数以控制被控对象。Ｉ该算法基于模型预测，首先在线性系统中验证其控制效果，然后将非线性问题作线性处理，采用ＢＰ神经网络模型预测ＰＤ控Ｉ制器予以实现控制非线性系统。仿真曲线显示ＢＰ神经网络ＰＤ控制器用于线性系统可达到高精度控制要求；对Ｉ于非线性系统有自适应及逼近任意函数的能力。仿真研究表明，该算法与传统ＢＰ神经网络ＰＤ控制器相比，其Ｉ自适应能力更强，稳定性更好，控制精度更高。关键词：模型预测；最小二乘递推算法；ＢＰ神经网络ＰＤ控制器Ｉ
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