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一种基于改进极限学习机的非线性逆模型控制方法

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摘要

本发明公开了一种基于改进极限学习机的非线性系统逆模型控制方法，该方法，包括步骤：包括如下步骤：MAPSO种群初始化，设置MAPSO的相关运行参数。对ELM参数(输入权重及隐含层阈值)进行MAPSO寻优，确定合适的ELM参数；利用MAPSO‑ELM对非线性离散被控对象的逆进行直接建模：将训练好的MAPSO‑ELM逆模型直接与原系统复合实现非线性系统的逆模型控制，结束。有效提高其预测精度和泛化能力。将改进的极限学习机(MAPSO‑ELM)直接运用于非线性系统逆模型控制中，可有效解决非线性系统逆模型建模难及传统逆模型控制方法过学习、训练速度慢、易陷入局部最优值等问题。

著录项

  • 公开/公告号CN104317195B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-02-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN201410508005.5

  • 发明设计人 唐贤伦;刘念慈;张莉;陈龙;刘想德;张毅;

    申请日2014-09-28

  • 分类号G05B13/04(20060101);

  • 代理机构50102 重庆市恒信知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘小红

  • 地址 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

  • 入库时间 2022-08-23 09:52:04

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-02-08

    授权

    授权

  • 2015-02-25

    实质审查的生效 IPC(主分类):G05B 13/04 申请日:20140928

    实质审查的生效

  • 2015-01-28

    公开

    公开

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