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基于LM-NMEA算法和ELM-RBF神经网络预测控制方法的研究

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基于LM-NMEA算法和ELM-RBF神经网络预测控制方法的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-17页
    1.1 研究的背景及意义第10-11页
    1.2 预测控制研究现状第11-12页
    1.3 预测控制的基本原理第12-14页
    1.4 本文工作与结构安排第14-17页
2 思维进化算法及其改进第17-34页
    2.1 引言第17页
    2.2 思维进化算法第17-20页
        2.2.1 信号发生器第17-18页
        2.2.2 算法分析第18-20页
    2.3 改进思维进化算法第20-27页
        2.3.1 均值漂移聚类算法第20-23页
        2.3.2 小生境技术及其改进第23-25页
        2.3.3 NMEA算法的描述及实现第25-26页
        2.3.4 NMEA算法的实现步骤第26-27页
    2.4 仿真研究第27-33页
        2.4.1 指标定义第27-28页
        2.4.2 测试函数第28-33页
    2.5 本章小结第33-34页
3 LM算法及其改进第34-42页
    3.1 引言第34页
    3.2 Levenberg-Marquardt算法第34-37页
        3.2.1 LM算法基本原理第34-36页
        3.2.2 算法步骤第36-37页
        3.2.3 LM算法收敛性判定第37页
    3.3 LM-NMEA优化算法第37-38页
    3.4 仿真研究第38-41页
    3.5 本章小结第41-42页
4 基于NMEA算法优化的ELM-RBF神经网络模型辨识第42-53页
    4.1 前言第42页
    4.2 RBF神经网络第42-43页
        4.2.1 RBF神经网络的拓扑结构第42-43页
        4.2.2 RBF神经网络原理第43页
    4.3 RBF神经网络优化第43-48页
        4.3.1 极限学习算法概述第43-45页
        4.3.2 ELM-RBF神经网络第45-47页
        4.3.3 基于NMEA算法优化ELM-RBF神经网络第47-48页
    4.4 仿真研究第48-52页
    4.5 本章小结第52-53页
5 基于LM-NMEA算法和ELM-RBFNN的非线性预测控制第53-67页
    5.1 引言第53页
    5.2 自适应RBFNN算法第53-54页
    5.3 基于NMEA-ELM-RBFNN的多步预测模型第54-58页
        5.3.1 一步预测模型第55-56页
        5.3.2 多步预测模型第56-57页
        5.3.3 滚动优化与反馈校正第57-58页
    5.4 仿真研究第58-66页
    5.5 本章小结第66-67页
6 基于LM-NMEA-RBF神经网络的CSTR预测控制第67-75页
    6.1 前言第67页
    6.2 连续搅拌反应釜(CSTR)第67-69页
    6.3 仿真研究第69-74页
    6.4 本章小结第74-75页
7 总结和展望第75-77页
    7.1 总结第75页
    7.2 展望第75-77页
攻读硕士学位期间科研经历和研究成果第77-78页
致谢第78-80页
参考文献第80-82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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