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1、湖南大學(xué)碩士學(xué)位論文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在預(yù)測(cè)控制中的應(yīng)用研究姓名：禹柳飛申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：王輝20030101AbstractAlongwithadvancementofindustrialcontroldemand，developmentofcontroltheoryandcomputertechnology，apredictivecontrolalgorithmisproducedwitheffectiv
2、econtrolandstrongrobustness，Itisapplicabletocomplexindustrialprocessesandthecontrolsystemthatisnoteasilytoestablishtheaccuratemathematicsmodel，andissuccessfulapplledinpetroleum，chemicalindustry，metallurgyandmechanism，and
3、haveagoodprospectinapplicationInthiSpaper，itmakesadiscussiononthebasicstructureandtheoryofdynamicmatrixpredictivecontrol，makesadetailedanalysisincludingitspredictivemodel，itsmethodsofrevisingfeedbackandrecedinghorizonopt
4、imization，itsstructureofinsidemodelcontrol(IMC)anditsstability＆rebustnessSimulationresultsconfirmadvancedofthedynamicmatrixcontrolalgorithmOnthebasiSofpointingouttheproblemofthepresentdifficultyandactuality，weproposethei
5、deathatDMCCOmbinedbyneuralnetworksActuallyitusestheneuralnetworksastheidentifledmodelofcontrolplanttoproducepredictivesignal，thecontrollawiSsolvedbyoptimizedalgorithmAccordinglywerealizethepredictivecontrolofthenonlinear
6、andtime—varietysystemWechooseBPandRBFneuralnetworksasidentifiedmodelfortheycanapproachthefunctionverywellFirstweidentifythecontrolledplantoffline，whentheprecisionreachesacertainextent，wewillachieverecursivepredictivemode
7、lbyon一1ineidentificationFinallyweacquiretheoptimizedcontrollawbyminimizingthefunctionofperformanceguidelineThiSalgorithmnotonlysolvestheproblemthatnonlinearandtime—varietyplantisdifficultytobuildmodel，butalsodecreasesthe
8、controllerealculativeburdenItbenefitsitsapplicationtoreal—timesystemThereforeitsappiicationscopeofpredictivecontrolisfurtherbroadenedIntheend，onthebasisofintroducingtechnicalflowinhydrocrackingunits，twopredictivemodelsof
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