电气和电子工程师协会的神经网络专题报告。- 第1卷,第1号,1990年3月。- 第4-27页。在文献中,已经提出了大量的神经网络,都具有对系统的动态行为进行建模的能力。
对系统的动态行为进行建模。在本文中,神经网络被用来建立一个预测器
为这样一个动态系统建立预测器。这个神经网络随后被用于基于模型的预测控制
算法中使用。
本文对三种常用的神经网络进行了比较:并行形式的前馈神经网络、基于径向的神经网络和基于线性的神经网络。
神经网络、基于径向的神经网络和Elman神经网络。这些神经网络
通过使用阶梯式训练信号而不是随机训练信号进行训练。
模型验证是通过 "what f "模拟或时间验证进行的。模型验证的结果
基于相关技术的模型验证测试与训练数据的选择有关。模型
用阶梯式输入信号建立的模型常常被相关技术拒绝,因为它们没有
对 "高频 "部分正确建模。仿真测试表明,前馈神经网
对系统的基本非线性的估计经常比其他两个网络好。
每个神经模型都被用于控制非线性系统的预测性控制算法。该算法要求在控制行动中实现成本最小化。实验中的
Levenberg-Marquardt方法已被用于最小化这个成本函数。该控制方法的稳健性
控制方法的稳健性是通过添加不同种类的测量噪声和模型不准确来测试的。
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