时间序列预测小波神经网络控制方法研究
针对各领域控制系统(工程系统、经济学系统等等)中普遍存在的最优参数实时推算的需求，特别针对控制系统参数在线整定方法在工程应用中存在的不稳定性、控制性能指标欠佳问题，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在线整定方法(VARMA-WNN-OLTCP)。研究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，采用多个方法仿真对比实验等技术手段，验证了VARMA-WNN-OLTCP方法具有可行性、工程应用可靠性、更好的快速性、更低的静差和更灵活的控制参数调整能力。
在线整定 小波神经网络 向量时间序列 指标控制 预测控制
刘经纬 王普 刘苏 杨蕾
北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京100124 中国科学院生物物理研究所 北京100101
国际会议
长沙
中文
359-364
2014-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）