一种新型的神经网络预测控制方法

• 作者: 耿永刚
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 预测控制 神经网络 微粒群优化 非线性系统
• 年，卷（期）: 2010,（20）
• 页码范围: 120-122
• 分类号: TN919-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2010.20.037

摘要

预测控制算法的核心是预测过程中的滚动优化,滚动优化方法选择是确定其是否实用的关键,针时这一特点,在此提出了一种以径向基函数(RBF)神经网络为多步预测模型的非线性预测控制算法.算法采用RBF神经网络建立系统预测模型,并以微粒群优化(PSO)算法作为滚动优化算法,用来实现在有限时域内时控制序列的寻优,提高了优化过程的收敛性和求解精度.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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿永刚		4	7	2.0	2.0