【摘 要】
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针对高危险高污染环境中控制系统参数在线整定和优化的需求,提出了一种结合向量时间序列预测方法和小波神经网络方法的控制参数在线整定智能控制系统,即通过增设小波神经网络
【机 构】
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首都经济贸易大学信息学院; 北京中医药大学中药学院; 清华大学信息技术研究院; 北京信息科技大学计算机学院; 北京信息科技大学理学院; 首都经济贸易大
【基金项目】
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国家自然科学基金(71371128,11402006);北京社科基金研究基地(16JDYJB028);首经贸学术骨干培养计划(00791754840263)
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针对高危险高污染环境中控制系统参数在线整定和优化的需求,提出了一种结合向量时间序列预测方法和小波神经网络方法的控制参数在线整定智能控制系统,即通过增设小波神经网络作为控制系统的智能整定机制和自回归移动平均向量时间序列算法预测输出替代根据实时输出进行计算。采用理论分析和对多个方法进行计算机仿真对比实验等方式,验证了上述方法和智能控制系统具有可行性、工程应用稳定性、更好的快速性、更低的稳态误差等特性,给出了稳定性保证方法。
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