基于BP神经网络的非线性广义预测控制 (2009年)

广义预测控制在理论上已经有了很深的研究，并在工业控制中获得了应用，但广义预测控制存在着模型失配和系统不确定等缺陷。为克服上述缺陷，本文提出基于BP神经网络建立一个对象模型，用修正的误差预测值对输出预测值进行补偿，从而实现对被控对象的预测控制。通过Matlab仿真，表明神经网络预测控制对非线性系统具有较好的控制效果。