NONLINEAR SYSTEM MULTI-STEP PREDICTIVE CONTROL BASED NEURAL NETWORK MODEL AND GENETIC ALGORITHM

机译：基于非线性系统多步预测控制的神经网络模型和遗传算法。

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A nonlinear multi-step predictive control strategy using Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) as multi-step predictive model for nonlinear complicated industrialized process with time delay, slow time variety and highly disturbance is proposed in the paper.The modified elitist preserved genetic algorithm is used to obtain the online nonlinear optimization.Simulation results demonstrate that the strategy has good robustness and the resisting time variety ability.

机译：本文提出了一种基于径向基函数神经网络（RBFNN）的非线性多步预测控制策略，用于时滞，慢时变和高扰动的非线性复杂工业化过程的多步预测模型。仿真结果表明该策略具有良好的鲁棒性和抗时变能力。

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来源
《International conference on mechanical and electrical technology》|2011年|227-231|共5页
会议地点
作者
CHEN HONG VAN;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类工程基础科学;
关键词
Modified preserved elitist genetic algorithm; Radial Basis Function Neural Network; nonlinear predictive control; robustness; time delay;

机译：改进的保留精英遗传算法;径向基函数神经网络;非线性预测控制;鲁棒性;时滞;

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