基于并行拟牛顿神经网络建模的非线性预测控制

摘要：

针对在非线性预测控制中对神经网络预测模型精度和收敛速度的要求,该文提出了一种并行拟牛顿神经网络建模的非线性预测控制算法.该算法中采用一个前向神经网络作为预测模型,网络的训练利用自调节拟牛顿法(SSQN)和BFGS拟牛顿法并行计算Hessian矩阵以及各自的搜索方向,并用最小原理确定出一个最优步长来调节网络各节点之间的权值.通过Matlab仿真证明了该算法的有效性.

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：10

分类号：O242.23(计算数学)

在线出版日期：2004-11-24（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：69-72