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基于混沌神经网络模型的模糊预测控制及应用
引用本文:窦春霞.基于混沌神经网络模型的模糊预测控制及应用[J].系统仿真学报,2002,14(10):1372-1375.
作者姓名:窦春霞
作者单位:燕山大学电气工程学院,秦皇岛,066004
摘    要:由于混沌时间序列内部确定的规律性,其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性,为此,本文根据非线性,大时滞系统的时间序列及所得的Lyapunov指数规律,计算出系统的饱和嵌入维数和可预报尺度,并以此为指导,采用混沌神经网络重构混沌时间序列相空间,该混沌神经网络即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,仍能对系统作高精度预测,在此基础上,又将预测模型与模糊控制相结合,提出了一种新型的模糊预测控制决策,实现了非线性,大时滞系统高精度的自适应控制,将该控制应用在单元机组负荷控制中,仿真表明该控制具有实时性,容错性和鲁棒性。

关 键 词:混沌神经网络模型  模糊预测控制  模糊控制  混沌吸引子  Lyapunov指数  鲁棒性
文章编号:1004-731X(2002)10-1372-04
修稿时间:2001年11月5日

Fuzzy Forecast Controller Based on Chaos Neural Network Model Research and Its Application
DOU Chun-xia.Fuzzy Forecast Controller Based on Chaos Neural Network Model Research and Its Application[J].Journal of System Simulation,2002,14(10):1372-1375.
Authors:DOU Chun-xia
Abstract:
Keywords:chaotic neural network  fuzzy control  chaotic attractors  Lyapunov exponent  robustness
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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