【摘 要】
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该文主要在神经网络与预测控制结合方面进行了一些有益的探讨,将神经网络与预测控制相结合,分别利用各自的优点,具有重要的理论意义和实际应用价值.神经网络的BP算法与模拟退
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该文主要在神经网络与预测控制结合方面进行了一些有益的探讨,将神经网络与预测控制相结合,分别利用各自的优点,具有重要的理论意义和实际应用价值.神经网络的BP算法与模拟退火算法各有优缺点,综合两者的优点,提出了模拟退火BP算法的设想.神经网络具有较强的自学习、自适应和容错能力,预测控制来自工业实践,对复杂系统具有较强的适应性,该文将两者结合,进行了以下的研究.(1)将神经网络与单值广义预测控制相结合,利用率网络对非线性函数逼近的能力,将神经网络用做控制器和预测模型.(2)将神经网络与动态矩阵预测控制相结合,将神经网络用做预测模型,控制器采用常规PID控制器,对液位对象进行了控制.
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