【摘 要】
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该文首先对国内外近年来在自适应控制、预测控制、神经网络控制等领域的研究成果进行了总结与评述.然后针对自适应智能预测控制系统的若干问题进行了深入研究,主要创新性成果
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该文首先对国内外近年来在自适应控制、预测控制、神经网络控制等领域的研究成果进行了总结与评述.然后针对自适应智能预测控制系统的若干问题进行了深入研究,主要创新性成果如下:1.给出了广义预测控制器的统一模式,并证明了采用最小二乘法估计参数时的广义预测自适应控制算法的全局收敛性.2.推导了β-GPC的内模结构描述,并据此分析了β-GPC的闭环稳定特性.根据最小增益定理分析了闭环系统鲁棒稳定条件.仿真表明β-GPC具有很好的控制性能.3.基于广义预测控制在鲁棒性方面的缺陷,提出了更为合理的失配滤波器以改进系统的鲁棒性.利用Rouche定理,给出改进后系统鲁棒稳定的区域.4.构造了一个针对非线性系统的建模网络,通过对非线性系统的学习来辨识过程动态,对广义预测控制目标函数的在线优化,求得控制律.仿真表明该算法的有效性.5.混沌现象是非线性系统研究的热点.6.利用Elman神经网络,对混沌系统的建模误差进行预测,并将其补偿到广义预测控制中,以提高算法的鲁棒性.7.通过构建递阶对角神经网络、对角Elman神经网络、基于主成分分析的Elman神经网络来建立三个失业预测模型并挖掘失业规律,采用中国的宏观经济数据进行了失业预测研究.
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