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基于RBF神经网络的非
线性模型
预测控制 (2007年)
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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灰色
线性模型
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学校毕业论文做的程序,参考了别人的灰色模型python程序,写的灰色线性组合模型。解释的不多,最后的版本将在毕业论文做完后一起上传。我认为有很多的优化空间,大家可以在自由创作。
2021-04-21 21:02:49
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基于TS模糊双
线性模型
的高速列车弹道控制在线调节。
高速列车(HST)的多目标操作优化由于操作复杂性和环境不确定性的增加而很难通过人工操作来实现。本文基于HST的非线性动力学,建立了TS模糊双
线性模型
。考虑到安全性,准时性和能效,提出了一种基于TS模糊双线性HST控制模型的自适应预测控制方法。考虑到模型的适应性和方法的实时性,在模型预测误差超过给定阈值的情况下,使用惰性学习算法在线调整模型和控制器的参数。基于真实的HST运行数据的仿真结果表明,该方法大大提高了HST的跟踪精度和能效。
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