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基于神经网络的预测控制方法研究
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基于神经网络的预测控制方法研究
论文目录
 
第一章 绪论第1-11 页
　　· 引言第7-8 页
　　· 预测控制的研究进展与展望第8-10 页
　　　　· 预测控制的研究进展第8-9 页
　　　　· 预测控制的展望第9-10 页
　　· 本文研究的目的及意义第10 页
　　· 本文的研究内容及安排第10-11 页
第二章 预测控制的理论基础第11-24 页
　　· 预测控制的基本原理第11 页
　　· 预测控制的基本结构第11-13 页
　　· 预测控制中预测模型的数学描述第13-14 页
　　· 动态矩阵控制算法第14-19 页
　　　　· 预测模型第14-16 页
　　　　· 反馈校正第16 页
　　　　· 最优控制律的计算第16-17 页
　　　　· 相关参数分析第17-18 页
　　　　· DMC 的稳定性和鲁棒性第18 页
　　　　· 动态矩阵控制算法的实现步骤第18-19 页
　　· 广义预测控制（GPC）第19-23 页
　　　　· 模型多步输出预测及Diophantine 方程的递推解第19-22 页
　　　　· 最优控制律的计算第22-23 页
　　· 本章小结第23-24 页
第三章 神经网络基础第24-35 页
　　· 神经网络的发展概况第24 页
　　· 人工神经元模型第24-26 页
　　· 人工神经网络的结构第26 页
　　· 神经网络的学习第26-28 页
　　　　· 学习方式第26-27 页
　　　　· 学习规则第27-28 页
　　· 多层前向神经网络及误差反向传播（BP）算法第28-30 页
　　　　· 误差反向传播（BP）算法第28-30 页
　　　　· 带动量项的自适应调整学习率的BP 算法第30 页
　　· 径向基函数网络及其学习算法第30-33 页
　　　　· RBF 网络的结构第31 页
　　　　· 减法聚类学习算法第31-33 页
　　　　· 递推最小二乘法（ＲＬＳ）第33 页
　　· 自适应线性神经元网络及LMS 算法第33-34 页
　　· 本章小结第34-35 页
第四章 基于人工神经网络的预测控制第35-51 页
　　· 神经网络非线性多步预测模型第35-37 页
　　　　· 多步预测模型的类型第35-36 页
　　　　· 三层前向神经网络预测模型第36-37 页
　　· 神经网络预测控制结构第37-38 页
　　· 多BP 神经网络非线性并行预测控制第38-39 页
　　　　· 神经网络并行预测模型第38 页
　　　　· 预测控制器第38-39 页
　　　　· 控制算法步骤第39 页
　　· 基于径向基函数神经网络的预测控制第39-44 页
　　　　· RBF 网络预测控制建模第40 页
　　　　· RBF 网络预测控制的优化计算第40-41 页
　　　　· 一种基于RBF 网络的动态矩阵预测控制第41-44 页
　　· 基于二阶Adaline 网络的广义预测极点配置加权控制器第44-49 页
　　　　· 被控对象的二阶Adaline 网络模型第45-46 页
　　　　· 神经网络非线性广义预测控制算法第46-48 页
　　　　· P 步加权控制律第48 页
　　　　· 闭环系统输出方程及闭环极点配置第48-49 页
　　　　· 显式广义预测零极点配置自校正加权控制器第49 页
　　· 本章小结第49-51 页
第五章 仿真研究第51-57 页
　　· 预测模型辨识第51-54 页
　　　　· BP 神经网络模型辨识第51-53 页
　　　　· RBF 神经网络模型辨识第53-54 页
　　· 多BP 神经网络非线性并行预测控制仿真第54-55 页
　　· 基于RBF 网络的动态矩阵预测控制仿真第55-56 页
　　· 本章小结第56-57 页
结论第57-58 页
致谢第58-59 页
参考文献第59-61 页
攻读硕士期间发表论文第61-62 页
大庆石油学院 硕士研究生学位论文摘要第62-68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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