针对实用随机非线性NARMAX模型，参照改进的NARMA-L2模型，提出实用随机NARMAX-L2模型，采用BP神经网络逼近该模型，依据直接极小化指标函数自适应优化算法估计随机干扰模型的参数，并对BP神经网络的连接权进行学习，根据广义控制目标函数提出神经网络显式自校正控制器，仿真研究验证了上述研究的有效性，系统具有理想的控制效果。
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