基于GA神经网络的自适应预测控制的设计与仿真

针对自适应预测控制抗干扰、鲁棒性与实时性的矛盾，根据遗传算法优化后的神经网络具有很强的自适应性和学习能力、记忆能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力，文章提出了一种新的自适应预测控制，成功地避免直接矩阵求逆，仿真表明该算法具有良好的综合性能和鲁棒性。