基于ISSA的多变量ORVFL网络自适应预测控制

针对多输入多输出（Multiple?Input Multiple?Output, MIMO）的非线性系统,提出了一种基于改进的麻雀搜索算法（Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA）的在线序列随机权值网络( Online Random Vector Functional?Link Net, ORVFL)自适应预测控制算法(ISSA?MPC)。该算法采用ORVFL网络逼近非线性系统模型,并用于系统过程的多步预测。为了提高麻雀搜索算法的性能,使用该算法对系统性能指标进行了在线优化,求解了每一个采样周期的最优控制律。结果表明,该算法控制性能良好并具有较好的抗模型失配能力。