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基于神经网络的智能结构最优预测控制研究
资料介绍
摘要：介绍了径向基神经网络和序列最优控制算法的特点，针对结构振动控制中存在的时滞效应，提出了基于RBF神经
网络的序列最优预测控制算法，与序列最优控制算法相比能有效地降低结构控制中的时滞效应的影响。结合一栋5层基础
隔震框架结构，对该控制方法在控制过程中无时滞和有时滞情况下的控制效果进行仿真分析，仿真结果表明基于RBF神经
网络的序列最优预测控制算法在无时滞的情况下与序列最优控制算法控制效果相当，在有时滞的情况下能有效克服时滞对
控制系统的影响，控制效果仍较良好。
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| 基于神经网络的智能结构最优预测控制研究.pdf | 369K |
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资料：bitboy
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