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摘要
针对实用随机多变量NARMAX模型的控制问题，基于改进多变量广义控制目标函数，提出了实用随机多变量NARMAX模型的无模型自校正控制器。使用具有辅助向量的多变量全格式动态线性化方法逼近实用随机多变量NARMAX模型，由其构建多变量预测模型，采用BP神经网络辨识泛模型参数函数，增加了泛模型参数函数的信息含量，将多变量系统分离为具有耦合的多个子系统，通过非线性递推最小二乘法对BP神经网络的连接权重值进行学习，同时估计随机干扰模型的参数，给出了新的学习算法。仿真研究表明算法的响应性能优良。
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