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学兔兔 基于BP网络的非线性系统的动态矩阵控制 王彩霞 基于BP网络的非线性系统的动态矩阵控制 王彩霞 (西北民族大学电气工程学院 甘肃兰州，730030) 摘 要：利用BP网络建立非线性系统的数学模型，并将该模型和动态矩阵控制算法相结合对非线性系统进行控制，仿 真结果表明该算法对一类时滞非线性具有较好的控制效果。 关键词：BP网络；非线性；动态矩阵控制 Abstract：A mathematical model is built with BP network and combined with Dynamic Model Control for nonlinear system in this paper．The simulation results show that the algorithm can access beRer control performance for a certain nonlinear system with time—delay． Key words：BP network；Nonlinear；Dynamic matrix control 中图分类号：TP271 ．7 文献标识码：B 文章编号：1001-9227【2013)06—0032—03 0 引 言 ∽= K(1-e-a~) O 在本文中我们尝试将BYte经网络算法和动态矩阵控制算 法相结合，并用仿真证明其有效性。 K为增益，限定了神经元的输出范围(一|j}，助，A值的合理 选取可以保证计算机在计算时不产生溢出，式 可以输出负 假定有一种递推算法，当进行到第k步时可能出现的输入 值，更满足一般要求，同时 ( 也是一个可微函数： 样本矢量有Ⅳ个，其中每一个都可以用 表示，下标P表 对于输入层神经元其输出与输入相同，故有： 示在第k个节拍可能出现的不同样本的编号。神经元的理想输 出和实际输出分别用 ( 和ye㈣表示，它们之间的误差 net P Zw PgxJ0 ：f。(net +8 p) ㈣= (助一yP㈣，定义误差平方和I，(动如下： = net =Zw Oj Y =0 =fs(net Pk+0Pk、) (5) ∑ ∞ fIJ 如果在第P组样本是，输出层第k个节点的期望值是 如果在第k步时矢量 (功的调整量为△ ，且按式 (2) d ，则期望值与实际值之间的误差为8 = 一yP^，定义误差 选择Awj(k) 平方和为 ，2，…，Ⅳ． 叫 f2J ． L ． ￡