| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·预测控制的产生与发展 | 第10-12页 |
| ·预测控制的产生 | 第10-11页 |
| ·预测控制的发展 | 第11-12页 |
| ·广义预测控制算法国内外研究综述 | 第12-19页 |
| ·基于神经网络的广义预测控制算法 | 第12-13页 |
| ·基于灰色模型系统的广义预测控制算法 | 第13-14页 |
| ·广义预测控制的直接算法 | 第14-16页 |
| ·改进模型本身的广义预测控制算法 | 第16-17页 |
| ·其它形式的广义预测控制改进算法 | 第17-19页 |
| ·论文研究的内容及结构 | 第19-20页 |
| 第2章 广义预测控制稳定性和鲁棒性分析与仿真知识 | 第20-35页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·预测控制的特点 | 第20-21页 |
| ·广义预测控制的基本知识 | 第21-25页 |
| ·C( z~(-1)) = 1 的情况 | 第22-24页 |
| ·C( z~(-1)) ≠1 的情况 | 第24-25页 |
| ·Diophantine 方程的递推求解 | 第25-27页 |
| ·广义预测控制算法的参数选择 | 第27-28页 |
| ·广义预测控制的稳定性分析 | 第28-30页 |
| ·广义预测控制的鲁棒性分析 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于Elman 网络的广义预测控制改进算法 | 第35-46页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·神经网络控制理论 | 第35-37页 |
| ·神经网络模型 | 第36页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第36-37页 |
| ·Elman 回归神经网络的选取 | 第37页 |
| ·Elman 回归神经网络的原理 | 第37-40页 |
| ·广义预测控制快速算法的设计 | 第40-43页 |
| ·仿真研究 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 混沌系统的自适应广义预测控制快速算法 | 第46-59页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·混沌的基本原理 | 第47-51页 |
| ·混沌的定义和基本特征 | 第47-49页 |
| ·混沌的几个基本术语 | 第49-50页 |
| ·混沌系统的混沌特性 | 第50页 |
| ·离散混沌系统一般形式的线性化方法 | 第50-51页 |
| ·广义预测控制快速算法的设计 | 第51-53页 |
| ·时变参数的辨识 | 第53-54页 |
| ·算法步骤 | 第54-55页 |
| ·仿真研究 | 第55-58页 |
| ·无参数摄动时混沌系统追踪正弦信号 | 第55-56页 |
| ·带参数摄动时混沌系统追踪正弦信号 | 第56-57页 |
| ·带有随机噪声的混沌系统追踪正弦信号 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |