基于先验知识和神经网络的非线性建模与预测控制

薛福珍; 柏洁

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基于先验知识和神经网络的非线性建模与预测控制

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神经网络模型是模拟非线性系统的有力工具,它的缺陷是难以利用已有的先验知识。利用通用学习网络的建模方法,提出了一种利用先验知识和神经网络建立非线性系统模型的方法,具有简化神经网络结构、减小计算量的优点。基于这种模型利用改进的遗传算法进行优化计算,从而实现了基于先验知识和神经网络的非线性建模和预测控制。对一个悬吊系统的仿真实验说明了该算法的有效性。

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来源
《系统仿真学报》 |2004年第5期|1057-1059|共4页
作者
薛福珍; 柏洁;
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作者单位

中国科学技术大学自动化系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制理论;
关键词
先验知识; 神经网络; 遗传算法; 非线性预测控制;

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