基于正则神经网络模型的时滞混沌系统预测控制

研究模型未知、不稳定的不动点位置及其局部性态未知情形下的时滞混沌系统的控制问题。提出了一种神经网络预测控制方法,将模型未知时的时滞混沌运动控制到不稳定的不动点处。分析了控制系统(包括观测器、正则神经网络预测器和在线训练的线性神经网络预测控制器)的稳定性,与现有同类方法比较,本方法收敛速度快,算法简便。仿真实验表明了本方法的有效性。