递归神经网络在预测模糊控制中的应用

"基于递归神经网络的预测模糊控制 (2006年)，作者：杜福银，徐扬，来源：西南交通大学学报" 本文详细探讨了一种将递归神经网络（RNN）应用于模糊控制的创新方法，旨在增强控制信息与实时状态之间的适应性，从而提升模糊控制系统的性能。传统的模糊控制系统依赖于当前时刻的误差和误差变化来决定控制输出，而本文提出的预测模糊控制策略在此基础上引入了对未来误差的预测。 递归神经网络因其能够处理序列数据并预测未来输出的特点，被用来预测系统在下一个采样周期及未来多个时刻的误差。通过这种方式，控制系统能够更准确地预估未来的动态，从而提前调整控制输入，优化控制决策。 文中采用了一个双系统交替控制模式，包括一个模糊控制器和一个递归神经网络。在这一结构中，两个系统轮流工作和学习。当一个系统负责控制任务时，另一个系统则进行学习和参数更新，以适应不断变化的系统特性，这赋予了整个控制系统自适应能力。 通过仿真对比，预测模糊控制显示出明显的优势，与常规模糊控制相比，它能够显著降低超调量，缩短调节时间，从而提高了系统的稳定性和响应速度。这些优势表明，结合递归神经网络的预测模糊控制是一种有效的方法，可以用于复杂系统控制，特别是在需要快速响应和高精度控制的场合。 关键词：模糊逻辑控制器、递归神经网络、预测模糊控制，这些关键词揭示了研究的核心内容，即模糊逻辑与神经网络的融合，以及这种融合如何改善预测控制的性能。此研究对于理解和应用递归神经网络在动态系统控制中的作用提供了重要的理论基础和实践经验。 中图分类号：TP183，文献标识码：A，进一步表明该研究属于计算机科学技术领域中的智能控制与自动化技术，是一篇具有学术价值的论文，适合相关领域的研究人员参考。