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针对复杂工业过程中存在的时滞、慢时变、强干扰等非线性控制对象提出一种利用径向基函数神经网络(RBFNN)作为预测模型,改进最优保留遗传算法(MEGA)作为滚动优化策略的非线性预测控制算法.仿真结果表明该算法具有较强的鲁棒性和抗时变性能.
基于神经网络模型和改进最优保留遗传算法的非线性系统多步预测控制
【摘 要】
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针对复杂工业过程中存在的时滞、慢时变、强干扰等非线性控制对象提出一种利用径向基函数神经网络(RBFNN)作为预测模型,改进最优保留遗传算法(MEGA)作为滚动优化策略的非线性
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息工程分院
【出 处】
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河北省科学院学报
【发表日期】
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2002年4期
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