我收集的几篇关于小波神经网络的最新文章,探讨了小波神经网络参数初始值对网络收敛速度的影响,提出了简便易行的初始值选择方法。通过与随机选取初始值方法的对比,仿真结果表明这种方法既有效又可行。此外,文章还介绍了一种带动态补偿的双隐层小波神经网络,用于提高网络对系统复杂关系的映射能力,特别是在管道泄漏故障检测中的应用。文章结合小波和神经网络方法,研究了通用的非线性过程建模和控制方法,通过线性LS估计实现模型的拟合,展示了其在非线性系统建模和控制中的应用。最后,文章引入了一种基于小波神经网络的非线性约束预测控制方案,通过适当选择预测水平保证了闭环稳定性和优化性能。
基于小波神经网络的非线性约束预测控制技术研究
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