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摘要:
为了提高非线性预测控制中预测模型的精度,提出一种基于递归神经网络建模的预测控制方案.采用改进Elman神经网络在线建立预测模型,用递推最小二乘法在线修改神经网络权值,并引入误差补偿环节,从而达到改善预测模型精度的目的,使控制系统的控制性能得到提高.仿真实验表明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于改进Elman神经网络的非线性预测控制
来源期刊 河南科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 Elman神经网络 在线训练 误差补偿 非线性预测控制
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 电工电信、自动化与计算机
研究方向 页码范围 41-45
页数 5页 分类号 TP183
字数 3957字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-6871.2007.01.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 申东日 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 39 336 11.0 16.0
2 陈义俊 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 35 321 11.0 16.0
3 邵奎星 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 2 33 2.0 2.0
4 范燕 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 2 33 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Elman神经网络
在线训练
误差补偿
非线性预测控制
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河南科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-6871
41-1362/N
大16开
河南省洛阳市开元大道263号
36-285
1980
chi
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3214
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7
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19453
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