Model predictive control of underwater gliders based on a one-layer recurrent neural network

Yuan Shan, Zheng Yan, Jun Wang

Результат исследований: Глава в книге, отчете, сборнике статейМатериалы для конференциирецензирование

14 Цитирования (Scopus)

Аннотация

In this paper, a motion control problem for underwater gilders in longitudinal plane is considered. A recurrent neural network based model predictive control approach is developed. The model predictive control of underwater gliders is formulated as a time-varying constrained quadratic programming problem, which is solved by using a recurrent neural network called the simplified dual network in real-time. Simulation results are further presented to show the effectiveness and performance of the proposed model predictive control approach.

Язык оригиналаАнглийский
Название основной публикации2013 6th International Conference on Advanced Computational Intelligence, ICACI 2013 - Proceedings
ИздательIEEE Computer Society
Страницы328-333
Число страниц6
ISBN (печатное издание)9781467363433
DOI
СостояниеОпубликовано - 2013
Опубликовано для внешнего пользованияДа
Событие2013 6th International Conference on Advanced Computational Intelligence, ICACI 2013 - Hangzhou, Zhejiang, Китай
Продолжительность: 19 окт. 201321 окт. 2013

Серия публикаций

Название2013 6th International Conference on Advanced Computational Intelligence, ICACI 2013 - Proceedings

Конференция

Конференция2013 6th International Conference on Advanced Computational Intelligence, ICACI 2013
Страна/TерриторияКитай
ГородHangzhou, Zhejiang
Период19/10/1321/10/13

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Model predictive control of underwater gliders based on a one-layer recurrent neural network». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать