基于神经网络和模糊模型的非线性预测控制

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该文以国家九五重点科技攻关项目-非线性多变量约束控制技术的研究(96-728-01-07)为背景,目的是给出适合工业过程控制的非线性预测控制算法,这就要求算法不应过分地依赖系统的机理模型,另外算法的复杂度要适当,能够被满足过程控制中对实时性的要求.论文介绍了神经网络原理和基本学习算法,在此基础上对基本学习算法进行了改进.并通过仿真对算法的性能进行了探讨.
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