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基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究
供稿: 王科平;吴冰;王福忠 时间: 2019-05-06 次数:

作者:王科平;吴冰;王福忠

作者单位:河南理工大学电气工程与自动化学院河南理工大学电气工程与自动化学院

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El-man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.

基金:国家自然科学基金资助项目(60474043);

关键词:混沌机制;动态回归神经网络;广义预测控制;鲁棒性;

DOI:10.16186/j.cnki.1673-9787.2007.01.014

分类号:TP183

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