一种改进的神经网络非线性预测控制

摘要：

从建立神经网络非线性预测模型出发,针对BP网络存在收敛速度慢,容易陷入局部最小的缺点,该文在BFGS拟牛顿法的基础上,提出了一种基于并行拟牛顿优化算法的并行拟牛顿神经网络.该并行拟牛顿优化算法采用两个含有不同参数的拟牛顿校正公式,在每次迭代过程中,利用这两个不同的校正公式得到相应的搜索方向,并通过不精确搜索法求取最优步长,最后根据一性能指标取最优的一个搜索方向和相应的步长对网络各层之间的权值进行修正.Matlab仿真结果表明,同BP神经网络和BFGS拟牛顿神经网络相比,该神经网络具有收敛速度快、模型精度高的特点,更适合于实时非线性控制.

关键词：神经网络、非线性系统、预测控制、并行拟牛顿法

所属期刊栏目：23

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2006-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：154-156,177