提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的非线性模型预测控制系统,利用RBF神经网络的非线性拟合性,构建一个神经网络预测器(NNP)来预测模型未来时刻的输出值.然后利用神经网络控制器(NNC)实现基于模型的预测控制.仿真结果表明此方法具有较好的控制效果,并且在有扰动和模型失配的情况下,表现了良好的鲁棒性.
2021-05-30 14:04:03
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MATLAB利用神经网络工具箱实现数据拟合预测控制-利用神经网络工具箱，实现数据拟合，预测控制.rar
利用神经网络工具箱，实现数据拟合，预测控制
2021-05-30 01:11:03
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用微粒群优化算法解决存在约束的广义预测控制的优化问题,并给出了基于微粒群优化算法的广义预测控制算法的实现方法。将该算法应用到工业过程对象中进行测试，仿真结果表明了算法的有效性和高效性，获得了良好的控制效果。
2021-05-25 20:28:07
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通过对动态矩阵控制的MATLAB仿真,发现其对直接处理带有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和有较强的鲁棒性，输入已知的控制模型，通过对参数的选择，来取得良好的控制效果。
2021-05-16 19:12:13
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