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基于WNN的两种优化结果在预测控制中的应用
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]湘潭大学基础力学与材料工程研究所,湖南湘潭411105
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(10372087);湖南省省科技厅重点资助项目(03JZY1002,04FJ2005)
中文摘要:

从优化小波神经网络的角度出发,对两种优化模型从理论上进行建模与推导;根椐预测控制的特点,提出离散小波神经网络模型GA分层优化方法及广义小波神经网络模型优化方法与预测控制相结合的新的应用途径。仿真结果证明了该方法的有效性和可行性,能使实际工程中的预测控制结果得到优化。

英文摘要:

To optimize the wavelet network, this paper founded models and infered it from the theory of both optimization modeling methods. According to the characteristic of the predictive control, this essay proposed the new approaches of discrete wavelet neural network model stratification of GA optimize method and extended wavelet neural network model optimize method for the application of predictive control. Simulation results prove which is effective and feasible, and the proposed method can optimize the result of the predictive control in the actual project.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049