基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究

• 作者: 吴冰 王福忠 王科平
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌机制 动态回归神经网络 广义预测控制 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 2845字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9787.2007.01.014

摘要

为解决一大类未知、时滞、非线性系统的预测控制问题,提出了一种基于改进的Elman动态回归神经网络预测控制算法.首先,在一般的Elman动态回归神经网络算法中加入了混沌机制,利用混沌机制固有的全局游动有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点,提高了系统的辨识速度;然后,结合广义预测控制(GPC)的反馈校正、滚动优化来完成非线性系统的预测控制.仿真结果表明:将本算法应用于非线性系统预测控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和良好的控制跟踪能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福忠	河南理工大学电气工程与自动化学院	145	738	11.0	18.0
2	吴冰	河南理工大学电气工程与自动化学院	25	108	7.0	9.0
3	王科平	河南理工大学电气工程与自动化学院	13	29	4.0	4.0