基于递归神经网络的大滞后非线性系统预测控制

针对带有大滞后的非线性系统,提出了在迭代多步预测的基础上,将系统多步预测输出值进行线性化,在多步预测目标函数下实现系统控制的方法。采用适合于动态系统实时控制的扩展Elman网络,利用训练速度快的阻尼最小二乘法学习网络权值。仿真实验表明了该方法的有效性。