改进的神经预测控制及其应用  

作　　者：任怀庆[1] 葛兴国[2] 

机构地区：[1]通化师范学院计算机学院,吉林通化134001 [2]空军航空大学,吉林长春130022

出　　处：《通化师范学院学报》2012年第12期33-34,共2页Journal of Tonghua Normal University

基　　金：吉林省教育厅科技项目(2010[343])

摘　　要：广义神经预测控制是一种滚动时域控制方法,需要使用最小化代价函数来实现对控制输入的优化,而最小化代价函数需要较大的计算量,该文将时滞神经网络用于神经预测控制,改进了传统广义神经预测控制的学习算法,仿真实验结果表明了所提方案的优越性.

关 键 词：经预测控制 最小化代价函数 时滞神经网络 非线性控制 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]