基于神经网络的非线性时延系统神经元自适应预测控制

摘要：

针对具有时延的非线性系统提出了一种基于神经网络模型的神经元自适应预测控制方案.用改进的Elman网络作为系统的递推辨识模型,用结构简单但自学习和自适应能力较强的神经元设计控制器,实现对非线性系统的有效控制.仿真实验证明了该方案的有效性.

关键词： 非线性时延系统 Elman网络 神经元 自适应控制 预测控制

作者: 郭丹 李平 隋小梅

作者单位: 辽宁石油化工大学信息工程分院(辽宁抚顺)

会议类型: 国内会议

会议名称: 2003中国控制与决策学术年会

会议地点: 秦皇岛

会议语种:中文

页码: 65-67

在线出版日期: 2003-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）