通化师范学院学报
通化師範學院學報
통화사범학원학보
JOURNAL OF TONGHUA TEACHERS COLLEGE
2012年
12期
33-34
,共2页
经预测控制%最小化代价函数%时滞神经网络%非线性控制
經預測控製%最小化代價函數%時滯神經網絡%非線性控製
경예측공제%최소화대개함수%시체신경망락%비선성공제
广义神经预测控制是一种滚动时域控制方法，需要使用最小化代价函数来实现对控制输入的优化，而最小化代价函数需要较大的计算量，该文将时滞神经网络用于神经预测控制，改进了传统广义神经预测控制的学习算法，仿真实验结果表明了所提方案的优越性．
廣義神經預測控製是一種滾動時域控製方法，需要使用最小化代價函數來實現對控製輸入的優化，而最小化代價函數需要較大的計算量，該文將時滯神經網絡用于神經預測控製，改進瞭傳統廣義神經預測控製的學習算法，倣真實驗結果錶明瞭所提方案的優越性．
엄의신경예측공제시일충곤동시역공제방법，수요사용최소화대개함수래실현대공제수입적우화，이최소화대개함수수요교대적계산량，해문장시체신경망락용우신경예측공제，개진료전통엄의신경예측공제적학습산법，방진실험결과표명료소제방안적우월성．
