神经网络预测控制局部优化初值确定方法

• 作者: 樊兆峰 邵晓根 马小平
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 神经网络 模型预测控制 优化 初值问题
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 741-747
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2014.31262

摘要

为解决局部优化算法初值选取不当造成神经网络预测控制性能下降的问题，本文提出了一种动态确定初值的方法。在每次优化时通过逆网络将初值选在输出误差最小点，通过修正目标性能函数中的权重因子来确保初值与当前控制量之间存在极值，并在理论上进行了证明。以BP神经网络预测控制为例，采用牛顿拉夫逊算法实现滚动优化，对所提方法进行了仿真实验，结果表明能够解决初值问题，提高控制系统的可靠性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马小平	中国矿业大学信息与电气工程学院	152	1129	17.0	27.0
2	邵晓根	徐州工程学院信电学院	60	284	9.0	14.0
3	樊兆峰	中国矿业大学信息与电气工程学院	16	61	4.0	7.0