神经网络预测控制综述

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神经网络预测方法

神经网络预测方法第一篇：神经网络预测方法(4)神经网络的预测方法神经网络(Neural Network)是由许多并行的、高度相关的计算处理单元组成，这些单元类似生物神经系统的神经元。

虽然单个的神经元的结构十分简单，但是，由大量神经元相互连接所构成的神经元系统所实现的行为是十分丰富的。

与其它方法相比，神经网络具有并行计算和白适应的学习能力㈤。

神经网络系统是一个非线性动力学系统计算系统。

神经网络模型有许多种类，经常使用的有BP网络、RBF网络、Hopfield网络、Kohonen网络、BAM网络等等，近年又出现了神经网络与模糊方法、遗传算法相结合的趋势。

浚方法已在交通流预测中得到了应用。

在交通流预测中应用最早使用最多的是反传BP 网络。

应用神经网络进行交通流预测的步骤如下：第一步，根据实际情况，选择适当的网络结构作为预测工具，根据已确定的预测因子和被预测量，决定网络的输入和输出，进而决定网络的结构(网络各层次的节点数)第二步，准备样本数据和样本的规范化处理，样本分为训练样本和检验样本；第三步，利用训练样本是对网络进行训练和学习；第四步，利用检验样本对网络训练结构进行检验，验证网络的泛化能力；第五步，用训练好的网络，根据已知的数据进行实际预测。

与传统的预测方法相比，神经网络的预测方法的预测精度要好一些。

这主要是得益于神经网络自身的特点。

神经网络擅长描述具有较强非线性、难于用精确数学模型表达的复杂系统的特性，并且具有自适应能力。

由于神经网络算法是离线学习，在线预测，所以几乎没有延时，实时性很好。

此外，神经网络对预测因子的选择也较为灵活，任何认为与待预测交通流量有关的数据均可纳入输入向量中。

但是，神经网络也有一些弱点，主要表现在以下几个方面：三、由于使用大量的样本进行训练，所以神经网络的学习训练过程收敛较慢，容易产生“过度学习”的情况，陷入对样本值的机械记忆而降低了泛化能力。

因此，应用神经网络目前很难做到在线学习，只能将学习与预测分离成两个阶段(一个离线、一个在线)来完成。

基于神经网络的广义预测控制综述

基于神经网络的广义预测控制综述第18卷第3期2005年6月常州工学院JournalofChangzhouInstituteofTechnologyV o1.18NO.3Jun.2005基于神经网络的广义预测控制综述李东侠张忠禄(常州T学院电子信息与电气工程学院,江苏常州213002)摘要:概括叙述了广义预测控制的发展现状,对具有误差校正的预测控制方法进行了概括,介绍了与神经网络相结合的非线性系统的预测控制方法,并在此基础上讨论了神经网络非线性预测控制中存在的问题及进一步研究的方向.关键词:预测控制;误差校正;神经网络;非线性系统中图分类号:TPI83文献标识码:A文章编号:1671—0436(2005)03—0012—041广义预测控制的发展现状广义预测控制是随着自适应控制的研究而发展起来的一种预测控制方法.GPC基于参数模型,引入了不相等的预测水平和控制水平,系统设计灵活方便,具有预测模型,滚动优化和在线反馈校正等特征,呈现出优良的控制性能和鲁棒性.到现在为止,人们已经对该控制算法作了大量的研究,并且取得了许多研究成果.1.1广义预测控制的间接算法广义预测控制算法有两类主要算法,即问接算法和直接算法(也称为显式算法和隐式算法). 间接算法在被控对象参数未知时,必须首先辨识被控对象的参数,然后利用辨识出来的参数计算求解控制律所需要的中问参数,最后才计算控制量.问接算法中需要进行Diophanfine方程的求解,矩阵求逆,递推最小二乘法的求解,计算量较大.为了减少在线计算量,针对这一问题,提出了许多改进方法.文[1]给出了Diophantine方程递推求解的方法;文[2]利用参数辨识的结果直接求解控制器,不用求解Diophantine方程,减少了计算量;文[3]采用递推的方法建立预测模型,避免了求解Diophantine方程,而且不受多项式稳定的限制;文[4]利用待求逆矩阵中下三角矩阵元收稿日期:2005-03—30素的特点,给出了一种递推求解逆矩阵的方法;文[5]提出了并行结构分解的算法,提高了在线计算效率;文[6]分别针对状态空间模型和输入输出模型,采用递推的方法,将GPC化为解Riccafi 方程,基于脉冲阵列结构提出了参数辨识的并行方法.1.2广义预测控制的直接算法同问接方法相比较,直接算法不需要求解Di. ophantine方程和逆矩阵,直接估计控制器的参数.文[7]在假定被控对象的阶跃响应前Ⅳ项已知的情况下,给出了一种直接算法和全局收敛性分析;文[8]使用带死区的参数估计方法估计控制器参数;文[9]引入等价性能指标,采用两个辨识器,先辨识被控对象的参数,得到广义输出,然后再用改进的最小二乘法估计控制器的参数;文[10]通过求性能指标的等值曲面,分析了受幅度和变化率约束下的优化问题,给出了一种基于几何分析的约束直接广义预测控制算法;文[11]分析了被控对象的开环参数,闭环参数和控制器参数之问的关系,采用三个辨识器,通过辨识开环系统的参数来递推计算系统的预测输出和参考轨迹,通过辨识闭环系统得到系统的广义输出,在此基础上辨识控制器的参数.除了上述基于受控自回归积分滑动平均模型第3期李东侠,张忠禄:基于神经网络的广义预测控制综述13 (CARIMA)的间接算法和直接算法以外,还有许多其他的广义预测控制算法,如与PID相结合的广义预测控制算法¨,与模糊控制相结合的GPC算法¨,变结构的预测控制算法和有约束的广义预测控制算法儿"等,许多学者还提出了一些改进算法,如加权控制律的GPC算法161,增量型广义预测控制…等.2基于神经网络误差校正的广义预测控制2.1误差校正原理对预测控制来说,核心问题是怎样根据对象的已知信息做出较好的预测.由于对象的验前信息的不充分性,基于此类信息集合得到的预测模型,用于在线预测时,其预测值与实测值之间一定存在一个偏差,我们称其为预测误差.预测误差越大,控制效果越差.当前采用的各种预测控制方法,不管是间接算法,还是直接算法,一般其预测输出的预测模型都是建立在数学模型的基础上,都没有考虑建模误差的影响.虽然一般的广义预测控制算法对模型失配有一定的抑制作用, 但目前的算法对模型失配的抑制能力是有限的, 当建模误差较大时,随着预测长度的增加,预测误差必然也会急剧增加,从而有可能破坏预测控制系统的鲁棒性,只有根据实测信息不断进行反馈校正,才能保证预测趋于准确.为了克服这一缺点,考虑引入预测误差对预测输出进行校正,即: 利用预测误差的过去信息建立误差的预测模型, 通过对误差的预测修正系统的预测输出,进一步克服模型失配的影响,提高控制系统的鲁棒性. 引入预测误差以后,系统的预测输出可以表示为: Y(t+k/t)=Y(t+k/t)+Y(t+k/t)(1)其中,Y(t+k/t)表示在t时刻对t+时刻系统输出的预测,Y(t+k/t)表示系统基于数学模型的输出预测,Y,(t+k/t)是根据预测误差的历史数据对模型预测的修正.2.2建立误差预测模型的方法为了克服建模误差的影响,增强预测控制的鲁棒性,许多学者对误差的预测进行了研究.传统方法是用时刻已知的模型输出误差e(k)=Y(k)一Y(k)来修正,文[18]中提出了利用预测误差的历史数据建立误差预测模型,通过对误差的预测修正纯粹基于数学模型的预测,采用时序分析里的AR模型,利用参数辨识的最小二乘法递推估计误差模型参数,建立误差的预测模型.由于神经网络能够逼近任意复杂的非线性函数关系,采用并行分布式信息处理方法,可同时综合定量和定性信息,既可在线学习也可离线计算, 灵活性大,所以用神经网络建立误差预测模型的方法有很大的发展空间.文[19]采用与神经网络相结合的方式,基于BP结构神经网络,对系统的建模误差进行预测, 建立误差的预测模型,取得了较好的控制效果.网络的输入向量为X=[Y(t),Y(t一1),…Y(t一),H(t—1),…,"(t一七一1)],其中Y(?)为系统的输出值,U(?)为系统的控制量,网络的输出向量为Y=[Y(t),…,Y(t—k)],而Y(t一七)Ay(t一七)一Y(t—k/t—k—),k=1,2,…,P(2)其中,Y(t—k)是t—k时刻系统的输出值,Y (t—k/t—k—d)是在t—k—d时刻基于数学模型对Y(t—k)的预测值,d为系统时滞,P为训练样本数.文[2O]提出了一种改进的全局寻优自适应快速BP算法,并应用于广义预测控制算法中, 用该网络建立误差预测模型,解决了限制GPC实时控制的快速性问题.文[21]采用动态BP网络对模型预测误差进行在线补偿,提高了预测精度. 文[22]中提出了利用径向基函数神经网络(RBFNN)来补偿由系统的非线性和外界干扰引起的预测误差,也取得了较好的控制效果.3基于神经网络的非线性系统的广义预测控制实际中的控制对象都带有一定的非线性,大多数具有弱非线性的对象可用线性化模型近似, 并应用已有的线性控制理论的研究成果来获得较好的控制效果.而对具有强非线性的系统的控制则一直是控制界研究的热点和难点,模型线性化无法满足系统控制要求,在某些极端情况下,线性化的参考模型甚至会导致控制系统稳定性的丧失,将广义预测控制对线性系统的良好控制作用l4常州工学院2005正推广到非线性系统,也是预测控制研究的方向之一.就预测控制的基本原理而言,只要从被控对象能够抽取出满足要求的预测模型,它便可以应用于任何类型的系统,包括线性和非线性系统.但由于非线性系统的复杂多样性,在实现的技术上和理论分析上难度比线性系统要大得多.近年来人们对非线性系统的预测控制做了大量的研究,并提出了不少有意义的方法.与神经网络,多模型控制,微分集合理论和微分代数理论等算法相结合,是非线性系统的GPC研究的有效途径之一.由于神经网络理论在求解非线性方面的巨大优势,很快被应用于非线性预测控制中,并形成许多不同的算法.如神经网络的内模控制,神经网络的增量型模型算法控制等,近来一些学者对有约束神经网络的预测控制也作了相应的研究.基于神经网络的非线性GPC研究还处于起步阶段, 这方面的研究成果很少,其主要原因是利用神经网络进行多步预测还没有直接有效的方法.文[24]设计了多层前馈神经网络,使控制律离线求解.文[25]采用两个网络进行预测,但结构复杂,距实际应用还有一定的距离,文[26]利用递阶遗传算法,经训练得出离线神经网络模型,经多步预测得出对象的预测模型,给出了具有时延的非线性系统的优化预测控制.将神经网络用于GPC的研究成果有利用Tank—Hopfield网络处理GPC矩阵求逆的算法,基于神经网络误差修正的GPC算法,利用小脑模型进行提前计算的GPC算法,基于GPC的对角递归神经网络控制方法以及用神经网络处理约束情形的预测控制算法.非线性系统的GPC研究成果还有基于双线性模型的GPC算法等,但算法都具有一定的局限性.4基于神经网络的预测控制中存在的问题众所周知,评价一个神经网络的主要性能指标是学习收敛速度和泛化能力.前者表现在以一定的精度逼近学习样本所需的时间,而后者表现在对学习样本集外的样本的逼近程度.采用Sigmoid函数作为网络单元函数的多层前馈网络(BPN)是当今应用最广的一种网络.这类网络采用反向传播(BP)学习算法.虽然BP网络是应用最多的一种神经网络,但它仍存在一些缺陷:(1)学习速度慢,即使一个比较简单的问题,也需要几百次甚至几千次的学习才能收敛;(2)不能保证收敛到全局最小点; (3)网络隐含层的层数及隐含层的单元数的选取尚无理论上的指导,而是根据经验确定.因此,网络往往有很大的冗余性,无形中增加了网络学习的时间;(4)网络的学习,记忆具有不稳定性.所以以下问题有待进一步完善:(1)神经网络的收敛速度一直是限制其应用的主要问题,要进一步提高神经网络的收敛速度及泛化能力,提高神经网络的实用性.(2)利用神经网络进行多步预测还没有直接有效的方法.(3)对非线性系统的预测控制还没有很好的解决,由于广义预测控制算法本身的特殊性和非线性系统的复杂多样,这方面的研究成果也较少.目前在非线性预测控制中使用的神经网络大多为静态的网络,限制了神经网络的非线性表达能力,并且网络结构复杂计算量大,快速有效的预测控制方法有待进一步研究.[参考文献][1]ClarkeD.W.andMohtadi,C.andTufts,P.S,mGeneralized PredictiveContro1.PartI.TheBasicAlgorithmic.PartIIExtcn—sionsandInterpretations[J].Automatic,1987,23(2):137一l6O.[2]袁着祉,崔保民.新型随机广义预测自校正控制器[J].自动化,1992,18(3):282—289.[3]金元郁.预测控制算法研究[D].沈阳:东北工学院博士学位论文,1990.[4]郭庆鼎,金元郁,胡耀华.求解GPC中逆矩阵的递推算法[J].控制与决策,1996,11(4):510—513.[5]扬健,席裕庚,张钟俊.预测控制滚动优化的时间分解方法[J].自动化,1995,21(5):555—561.[6]慕德俊,戴冠中.基于状态空间模型广义预测控制的并行算法[J].控制理论与应用,1995,12(5):646—652.[7]王伟.广义预测控制自适应控制的直接算法和全局收敛性分析[J].自动化,1995,21(1):57—62.【8]Wangwei.ADirectAdaptiveGeneralizedPredictiveControlAb gorithmwithGuaranteedStabillity[J].Int.J.ofAdaptiveControl&SignalProcessing,1994,8(3):211—227.第3期李东侠,张忠禄:基于神经网络的广义预测控制综述[9]舒迪前,石中锁.隐式自适应广义预测控制器及全局收敛性分析[J].自动化,1995,21(5):545—554.[10]张峻,席裕庚.基于几何分析的约束预测控制直接算法[J].控制与决策,1997,12(2):184—187.[11]胡耀华,贾欣乐.广义预测控制的直接算法[J].控制与决策,2000,15(2):221—223.[12]陈增强,车海平,袁着祉.具有比例积分结构的广义预测自校正控制器[J].控制与决策,1994,9(2):105—110.[13]张化光,吕剑虹,陈来九.模糊广义预测控制及其应用[J].自动化,1993,19(1):9—17.[14]毛志忠,杨琳.一种解决预测控制输入信号受约束问题的方法[J].控制与决策,1994,9(3):230—233.[15]LimKW,HoWK,LeeTH,LingKV,XuW.Generalized PredictiveControllerwithPoleRestriction[J].IEEProc—D, 1998,145(2):219—225.[16]周德云,陈新海.采用加权控制律的自适应广义预测控制器[J].控制与决策,1991,6(1):7—13.[17]孙明玮,陈增强,袁着祉.增量型广义预测控制[J].控制理论与应用,2000,17(2):165—168.[18]古钟璧,王祯学,王苇.具有误差预测修正的预测控制算法[J].控制与决策,1992,7(6):432—436.[19]李少远,刘浩,袁着祉.基于神经网络误差修正的广义预测控制[J].控制理论与应用,1996,13(5):677—680.[20]王一晶,左志强.基于改进BP网络的广义预测控制快速算法[J].基础自动化,2002,9(2):l0一l2.[21]刘晓华,王秀红,杨振光.基于动态BP网络误差修正的广义预测控制[J].青岛大学,2002,15(1):34—39.[22]张彬,李平,陈红艳.基于径向基函数神经网络偏差补偿的预测函数控制[J].哈尔滨理工大学,2003,8(1):46—49.[23]席裕庚.预测控制[M].北京:国防丁业出版社.1993.[24]ParisiniT,SanguinetiandZoppoliR.Nonlinearstabilizationby receding—hodzonneuralregulator[J].Int.J.Control,1998,70(3):341—362.[25]SchenkerB.AgarwalM.LongRangePredictiveControlfor PoorlyKnownSystems[J].Int.J.Control,1990,62(1):227—238.[26]刘宝坤,王慧,曹明,李光良.基于神经网络模型直接优化预测控制[J].信息与控制,1998,27(5):386—390.[27]胡耀华,贾欣乐.广义预测控制综述[J].信息与控制,2000,29(3):248—256.[28]史国栋,王洪元,薛国新.基于径向基函数模型的非线性预测控制策略研究[J].模式识别与人工智能,2000,13(4):361—365.[29]PhilipDWasserman.NeuralComputingTheoryandPractice[M].NewY ork:VanNostrandReinhold.1989.124—129. SummarizationofGeneralizedPredictiveControlBasedonNeuralNetworkLIDong?-xiaZHANGZhong?-lu(SchoolofElectronicInformation&ElectricEngineering,ChangzhouInstituteofTech nology,Changzhou213002)Abstract:ThispapersummarizestheactualityofGeneralizedPredictiveControl(GPC).The predic.tivecontrolmethodwitherrorcorrectionissummedup.Thenitrecommendsthepredictiveme thodscom.binedwithneuralnetworkofnonlinearsystem.Basedonthisitpresentstheproblemsexistingi nthepredic. tivecontrolofnonlinearsystemandfurtherresearchtrendsarealsodiscussed. Keywords:predictivecontrol;errorcorrection;neuralnetwork;nonlinearsystem责任编辑:张秀兰。

基于人工神经网络的预测研究的文献综述

基于人工神经网络的预测研究文献综述专业：电子信息工程班级：08级2班作者：刘铭指导老师：熊朝松引言随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。

人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。

现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。

但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。

随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。

当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。

随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。

在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。

这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。

通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。

正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。

因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。

从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百家争鸣的局面已经形成。

神经网络与人工神经网络控制综述

神经网络与人工神经网络控制综述摘要：本文阐述了人工神经网络和神经网络控制的基本概念、特点以及两者之间的关系，着重介绍了人工神经网络的工作原理和神经网络控制技术的应用，并对该技术的发展趋势做出了预测。

关键词：神经元；人工神经网络；神经网络控制；应用Abstract:It expounds the basic concepts, characteristics of the artificial neural network and neural network control and the relationship between them, and the basic principle of artificial neural networks and applications of neural network control technology are emphatically introduced, then the development trend of the technology has been forecasted.Keyword: Nerve Cell; Artificial Neural Networks; Neural Network Control; Application 1 人工神经网络与神经网络控制的基本概念和特点人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。

它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。

基于人工神经网络的控制（ANN—based Control）简称神经网络控制（Neural Control）。

[1]1.1人工神经网络1.1.1 生物神经元模型自20世纪40年代，随着神经解剖学、神经生理学以及神经元的电生理过程等的研究取得突破性进展，人们对人脑的结构、组成及最基本工作单元有了越来越充分的认识。

基于神经网络的非线性预测控制综述

收稿日期:2002-06-05基金项目:国家自然科学基金资助项目(60174021);天津自然科学基金重点资助项目(013800711)作者简介:陈增强(1964-),男,天津人,博导,博士,主要从事预测控制、智能控制、工业过程控制等方面的教学与科研工作。

控制工程Control Engineering of China J ul.2002Vol.9,No.42002年7月第9卷第4期文章编号:100523662(2002)0420007205基于神经网络的非线性预测控制综述陈增强,袁著祉,张　燕(南开大学自动化系,天津　300071)摘要:基于神经网络的非线性预测控制是智能控制中的重要前沿课题,在工业过程控制领域有着非常大的应用前景。

从预测方式、控制律求解方法和典型应用等几个角度对基于神经网络的非线性预测控制做了综述。

对其中的关键技术做了深入阐述。

并指明了今后的发展方向。

关　键　词:预测控制;神经网络;非线性系统;非线性预测控制;工业过程控制中图分类号:TP 272 文献标识码:A1　引　言基于模型的预测控制的思想始于20世纪70年代,经历了模型预测搜索控制(MPHC )[1]、动态矩阵控制(DMC )[2]、广义预测控制(GPC )[3]等几个重要的发展里程碑。

由于预测控制具有多步预测、滚动优化、反馈校正等机理,因此能够克服过程模型的不确定性,体现出优良的控制性能,在工业过程控制中取得了成功的应用,成为先进控制中的重要内容。

GPC 基于参数化模型,便于和自校正控制相结合形成自校正预测控制。

通过引入了不相等的预测步限和控制步限,减小了计算量,并使系统设计更灵活,更加便于工程应用。

近年来,预测控制在理论上及应用上均取得很大进展,出现了多种实用的方法。

许多的自动化产品厂家,如Shell 公司,Honeywell 公司,Cen 2tum 公司,都在它们的分布式控制系统DCS 上装备了商业化的预测控制软件包,并广泛地将其应用于石油、化工、冶金等工业过程中。

基于神经网络的模型预测控制问题研究

基于神经网络的模型预测控制问题研究随着现代科技的发展和计算机技术的日新月异，神经网络技术已经被广泛应用于各个领域。

其中，在控制领域中，基于神经网络的模型预测控制（MPC）已经展现了很大的优势，成为了一种新型的控制技术。

在传统的控制方法中，我们需要建立完整的模型来进行控制。

而在基于神经网络的控制中，则是通过训练神经网络来逼近这个模型，从而实现智能化的控制。

由于神经网络具有非线性、自适应、泛化性强等优点，因此在处理复杂的、非线性的控制问题时，其优势更加明显。

在基于神经网络的MPC中，我们首先需要通过对控制对象进行建模，得到一个预测模型。

然后，通过神经网络对这个预测模型进行学习和逼近，得到一个更加精准的预测模型。

在此基础上，我们就可以将其应用于控制环节中，对需要控制的过程进行智能化的预测和控制。

需要注意的是，在使用神经网络进行MPC时，我们需要考虑许多因素。

首先是网络的架构。

不同的网络架构对MPC的性能和效果有着不同的影响。

因此，我们需要针对具体的控制问题选择合适的网络结构，以获得最佳的控制效果。

另外，在神经网络的训练过程中，我们需要考虑如何选择合适的学习算法和目标函数。

这些选择同样对神经网络的性能和训练效果产生着极大的影响。

因此，在进行神经网络的训练时，选择合适的学习算法和目标函数是非常必要的。

此外，在使用MPC进行实时控制时，我们还需要考虑计算时间和计算能力的问题。

因为MPC需要进行实时的预测和控制，所以控制系统的计算性能对其稳定性和效果具有重要影响。

因此，在进行MPC系统设计时，需要有足够的计算能力支撑控制系统的实时运行，并对计算时间进行充分的考虑。

总之，基于神经网络的MPC是一种新型的控制技术，可以在非线性、复杂的控制问题中展现出其优势。

但是，在进行具体的应用时，需要对网络架构、学习算法、目标函数等进行合理的选择，并考虑计算时间和计算能力的问题，才能获得最佳的控制效果。

随着神经网络技术的持续发展和应用，相信基于神经网络的MPC 在实际工程领域中将会得到更加广泛的应用和发展。

神经元网络智能控制综述

神经元网络智能控制综述（西安科技大学电气与控制工程学院，西安 710054）摘要：介绍了神经元网络的基本概念，论述了人工神经网络的产生与发展，以及人工神经网络在控制系统中的应用现状。

简单介绍了智能控制的基本概念。

分析了人工神经网络的特点，阐述了几种基于神经网络的控制系统, 并列举了神经元网络的仿真实例。

最后展望了神经元网络控制的发展方向。

关键词：神经元网络;智能控制;MATLAB仿真Intelligent Controller Based on Neural Network(College of Electrical and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054,China)Abstract : The basic concept of neural network are introduced, discusses the origin and development of artificial neural network, and the application of artificial neural network in the control system are reviewed. Simply introduces the basic concept of intelligent control. This article analyzed the characteristics of artificial neural network, expounds the several kinds of control system based on neural network, and enumerates the neural network simulation examples. The development direction of neural network control are discussed at the end of this article.Keywords: Neural Network;Intelligent Controller; MATLAB simulation0引言神经元网络控制是一门崭新的智能信息处理学科，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。

神经网络模型预测控制器

神经网络模型预测控制器摘要：本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中，控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示，该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。

本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器，如减速优化控制器和分散控制器。

关键字：模型预测控制、神经网络、非线性控制1.介绍由于非线性控制问题的复杂性，通常用逼近方法来获得近似解。

在本文中，提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制（MPC），这可用于解决在线优化问题，另一种方法是函数逼近器，如人工神经网络，这可用于离线的优化控制规则。

在模型预测控制中，控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数，它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。

MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算，尤其是在非线性系统中。

模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5]，但为了减小在线计算时的计算量，该部分的计算为离线。

一个非常强大的函数逼近器为神经网络，它能很好地用于表示非线性模型或控制器，如文献[4,13,14]。

基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制，这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统，基此本文研究了基于优化控制技术的方法。

许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面，该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。

一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。

一个更直接地方法是模仿MPC方法，用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。

为了达到精确的MPC技术，用神经网络来逼近模型预测控制策略，且通过离线计算[1,7.9,19]。

用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。

这种方法目前已有许多版本，Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题，其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。

神经网络预测控制综述

神经网络预测控制综述摘要：近年来，神经网络预测控制在工业过程控制中不仅得到广泛的应用，而且其理论研究也取得了很大进展。

对当前各种神经刚络预测控制方法的现状及其工业应用进行了较深入地分析，并对其存在的问题和今后可能的发展趋势作了进一步探讨。

关键词：神经网络；预测控制：非线性系统；工业过程控制Abstract: In recent years, neural network predictive control has not only been widely used in industrial process control, but also has made great progress in theoretical research. The current status of various neural network prediction control methods and their industrial applications are analyzed in depth, and the existing question and possible future development trends are further discussed.Keywords: neural network; predictive control: nonlinear system; industrial process control20世纪70年代以来，人们从工业过程的特点出发，寻找对模型精度要去不高而同样能实现高质量控制性能的方法，预测控制就是在这种背景下发展起的[1]。

预测控制技术最初山Richalet和Cutler提出[2],具有多步预测、滚动优化、反馈校正等机理，因此能够克服过程模型的不确定性，体现出优良的控制性能，在工业过程控制中取得了成功的应用。

如Shell公司、Honeywell公司、Centum 公司，都在它们的分布式控制系统DCS上装备了商业化的预测控制软件包．并广泛地将其应用于石油、化工、冶金等工业过程中[3]。

人体运动控制中的基于神经网络的模型预测控制

人体运动控制中的基于神经网络的模型预测控制一、引言人体运动控制是生命科学、医学等多个领域的研究重点。

如何准确地模拟人体运动，并设计相应的运动控制策略，一直是研究人员努力追求的目标。

近年来，基于神经网络的模型预测控制逐渐成为人体运动控制领域的研究热点。

本文将介绍人体运动控制中的基于神经网络的模型预测控制，并探讨其在人类运动控制中的应用。

二、基于神经网络的模型预测控制基于神经网络的模型预测控制（model predictive control based on neural networks，简称 NMPC）是一种控制方法，它利用神经网络预测未来的状态变量，并在每个时间步解决最佳控制问题。

相比于传统的控制方法，NMPC具有以下几个优势：1. 非线性能力：神经网络可以处理非线性问题，NMPC可以处理非线性系统。

2. 实时性：NMPC能够快速地处理控制问题，并适应系统的实时变化。

3. 精确度：NMPC能够精确地预测系统的状态变量。

4. 鲁棒性：NMPC可以抵抗系统的不确定性和变化。

在人体运动控制中，NMPC已经被广泛使用。

它可以预测人体骨骼运动、肌肉力量、运动学、动力学等参数，从而实现精准的运动控制。

三、人类运动控制与神经网络人类运动控制是指人类如何实现各种动作和姿势的控制。

在人类运动控制中，中枢神经系统发挥着重要的作用。

中枢神经系统主要包括大脑和脊髓，它们通过神经元之间的连接，传递信息，并控制肌肉的收缩和放松，从而完成各种运动。

神经网络是一种模拟中枢神经系统的神经元间连接的计算模型。

它利用神经元的激活模拟神经元间的信息传递。

人类运动控制与神经网络之间的关系可以通过以下几个方面进行阐述：1. 生理模型：神经网络可以模拟中枢神经系统的信息传递过程，并预测人体运动的各种参数。

人类运动控制可以通过建立神经网络模型，实现对人体运动过程的有效预测。

2. 动力学模型：动力学模型是描述人体运动过程的数学模型。

神经网络可以在动力学模型的基础上，预测人体运动的各种参数。

医学专题神经网络预测控制大全

各单元预测系统按照研究对象的关联模式相互关联，并经由关联传递单元预测信息，共同完成对整体系统未来一定时间动态特性的预测，而各单元控制系统也经由关联传递控制信息，从而完成对整体系统的控制。单元预测系统的设计和计算是独立的和并行的，单元系统可以是不同性质和不同模式的，能够适用于大型复杂系统地分析预测。
一.引言
火电厂锅炉的过热蒸汽温度是其运行质量的重要指标之一，过热蒸汽温度过高或过低都
会影响电厂的安全经济运行，但汽温调节对象是一个多容环节，它的纯延迟时间和时间常数都比较大，干扰因素多，对象模型不确定，在锅炉自动调节系统中属于可控性最差的一个调节系统。
一.引言
目前该系统控制的主导设计方案是PID律，虽然一些先进控制技术近年来尝试在火电厂自动化中应用，但由于理论上的局限性和实现上的具体困难，均未能得到广泛应用。
N2
2 NU
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yr
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j
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uk j juk j 2
j1
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三.神经网络模型预测控制简介
图四为模型预测控制的过程。控制器由神经网络模型和最优化方块组成，最优化模块确定u（通过最小化J）,最优u值作为神经网络模型的输入
控制器
yr
u*
ym
优化
神经网络模型
u
对象
y
四.应用
四.应用
二.单元控制的基本思想
Zj, jNi
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jNi
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Zh
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Zh
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神经网络预测控制技术研究

神经网络预测控制技术研究随着人工智能技术的发展和普及，神经网络预测控制技术越来越受到关注。

它是指通过对机器学习算法的应用，利用收集的数据来预测未来的趋势并采取行动。

在本文中，我们将探讨神经网络预测控制技术的原理、应用以及未来展望。

神经网络预测控制技术的原理神经网络预测控制技术是由神经网络和控制理论相结合而成的。

神经网络是一种通过模拟大脑结构的方法来进行分布式数据处理和存储的技术。

它的机制是把输入节点中的信息传递到输出节点，而中途的节点则是通过传递消息来实现监督。

在神经网络预测控制技术中，数据流经神经网络中的各个节点进行处理和存储，然后根据预测值来实现自适应控制。

预测值是根据输入数据的变化来生成的，可以是时间序列数据、传感器数据等。

神经网络把这些数据变化的趋势发现出来，并根据这个趋势来做出预测。

然后，控制器再利用这些预测值进行适应性的控制。

神经网络预测控制技术的应用神经网络预测控制技术可以应用于很多领域，包括机器人、工业自动化、医疗、金融、交通等。

下面将分别介绍一些领域的应用。

机器人在机器人领域，神经网络预测控制技术可以应用于实现机器人的自主导航和环境感知。

通过对机器人的周围环境进行实时监测，神经网络可以预测机器人下一步需要采取的行动，并生成相应的控制信号。

这种技术可以大大提高机器人的精度和效率，减少操作人员的负担。

工业自动化在工业生产领域，神经网络预测控制技术可以应用于工业生产流程的优化和自动化。

通过对工业生产流程中传感器和控制器的数据进行收集和分析，神经网络可以预测生产过程中存在的问题并采取相应的措施。

这可以提高生产过程的效率和稳定性，同时减少资源的浪费和成本的损失。

医疗在医疗领域，神经网络预测控制技术可以应用于疾病预防和治疗上。

通过对医疗数据的收集和分析，神经网络可以预测某些病症的可能性，并提前采取措施进行干预。

这可以降低疾病的发生率和死亡率，提高医疗效果和质量。

金融在金融领域，神经网络预测控制技术可以应用于股票和外汇市场的预测和交易。

《神经网络预测控制》PPT课件

基于单元模型的神经网络预测控制在过热蒸汽温度控制中的应用
电气工程学院：何一文
医学PPT
1
一.引言
火电厂锅炉的过热蒸汽温度是其运行质量的重要指标之一，过热蒸汽温度过高或过低都
会影响电厂的安全经济运行，但汽温调节对象是一个多容环节，它的纯延迟时间和时间常数都比较大，干扰因素多，对象模型不确定，在锅炉自动调节系统中属于可控性最差的一个调节系统。
医学PPT
7
各单元预测系统按照研究对象的关联模式相互关联，并经由关联传递单元预测信息，共同完成对整体系统未来一定时间动态特性的预测，而各单元控制系统也经由关联传递控制信息，从而完成对整体系统的控制。单元预测系统的设计和计算是独立的和并行的，单元系统可以是不同性质和不同模式的，能够适用于大型复杂系统地分析预测。
2000． [5] 彭钢．热工PID控制算法的适应性与局限性分析[J]．河北电力
医学PPT
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一.引言
目前该系统控制的主导设计方案是PID律，虽然一些先进控制技术近年来尝试在火电厂自动化中应用，但由于理论上的局限性和实现上的具体困难，均未能得到广泛应用。
医学PPT
3
一.引言
本文根据单元控制的思想，并运用神经网络预测控制的方法，应用于过热蒸汽温度控制中。使单元控制的思想得以实现，神经网络更接近生物神经网络的结构，神经网络的优势得以更好发挥。设计出了具有较高可靠性和较强鲁棒性的控制系统。
医学PPT
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三.神经网络模型预测控制简介
模型预测的第一步就是训练神经网络未来表示网络的动态机制。模型输出与神经网络输出之间的预测误差，用来作为神经网络的训练信号。该过程如图二所示。
u 对象

神经网络自适应控制研究综述

神经网络自适应控制研究综述摘要：神经网络与自适应控制相结合的研究，已成为智能控制的一个新的分支。

自适应具有强鲁棒性，神经网络则具有良好的自学习功能和良好的容错能力，神经网络自适应控制由于较好地融合了两者的优点而具有强大的优势。

该文综述了近年来神经网络自适应控制的研究现状，阐述了神经网络模型参考自适应控制及神经网络自校正控制两种典型的控制方案，并对神经网络自适应控制的应用作了介绍。

在此基础上，对神经网络自适应控制存在的主要问题，如稳定性、鲁棒性及收敛性等问题作了积极有益的探讨。

最后，展望了神经网络自适应控制未来的发展趋势，并指出了其研究方向。

关键词：神经网络；自适应控制；神经网络控制器；神经网络辨识；稳定性；鲁棒性；收敛性中图分类号：TP273 文献标识码：A1 引言人工神经网络是从微观结构与功能上对人脑神经系统的模拟而建立起来的一类模型，具有模拟人的部分形象思维的能力，其特点主要是具有非线性特性、学习能力和自适应性，是模拟人的智能的一条重要途径。

近年来自适应控制等先进控制理论取得了长足发展。

然而，在越来越高的性能要求下，在过程与环境高度不确定性的情况下，对于越来越复杂的系统，将自适应控制用于实际控制时还存在一些问题，如自适应控制器结构过于复杂，模型参考自适应控制系统对确定性干扰不能确保零稳态误差等。

为了充分发挥自适应控制技术的优越性能，提高控制的鲁棒性、实时性、容错性以及对控制参数的自适应和学习能力，更有效地实现对一些存在多种不确定性和难以确切描述的非线性复杂过程的控制，人们将自适应控制与神经网络适当组合，组成基于神经网络的自适应控制系统。

2 神经网络自适应控制系统的典型结构目前已经出现的神经网络自适应控制方案很多，其中典型的控制方案有神经网络模型参考自适应控制和神经网络自校正控制等。

2.1神经网络模型参考自适应控制神经网络模型参考自适应控制(简称NNMRAC)，分为直接型和间接型两种结构，分别如图l和图2所示。

一种新型的神经网络预测控制方法

一种新型的神经网络预测控制方法
预测控制是一种基于模型的先进控制技术，亦称模型预测控制(model predictive control)，它对模型的精度要求不高，适应于时滞对象或非最小相位系统，跟踪性能好，比起传统的最优控制、自适应控制来更适应于复杂的工业工程控制中不确定环境的需要。

预测控制还可以灵活、方便地处理输入、输出等的约束问题，越来越受到国内外工业界和控制理论界重视，并在石油、化工、电力、冶金、机械等行业得到了应用，取得了明显的经济效果神经网络以其并行处理，分布式存储以及很好的鲁棒性和自适应、自学习的特性为它在控制领域的应用开辟了广阔的应用前景。

近年来，神经网络在非线性系统的辨识和控制中发挥了独特作用，使其成为研究非线性控制的一种新的工具。

由于BP网络是全局权值修正网络，因此学习速度慢，而且以梯度法求取的控制律存在陷入局部极值点的可能。

文献[2―3]采用具有全局优化特点的遗传算法作为滚动优化的方法。

文献[4]以小脑模型网络作为多步预测模型，以启发式遗传算法作为优化方法。

基于神经网络的预测控制方法研究

基于神经网络的预测控制方法研究一、本文概述随着技术的快速发展，神经网络在各个领域中的应用逐渐显现出其独特的优势。

特别是在预测控制领域，神经网络以其强大的非线性映射能力和自学习能力，成为了研究热点。

本文旨在探讨基于神经网络的预测控制方法，并对其在实际应用中的效果进行深入分析。

本文首先将对神经网络的基本原理和常用模型进行简要介绍，为后续研究提供理论基础。

随后，重点研究基于神经网络的预测控制方法，包括其基本原理、设计流程、优化算法等方面。

通过理论分析和实验研究，本文旨在揭示神经网络在预测控制中的优势与不足，并提出相应的改进策略。

在研究方法上，本文将采用理论分析和实验研究相结合的方法。

在理论分析方面，通过对神经网络和预测控制理论的研究，建立基于神经网络的预测控制模型，并对其性能进行分析。

在实验研究方面，将采用实际数据对模型进行训练和测试，验证模型的有效性和泛化能力。

本文的研究对于推动神经网络在预测控制领域的应用具有重要意义。

通过对基于神经网络的预测控制方法的研究，可以为实际工程应用提供有力支持，提高控制系统的性能和稳定性。

本文的研究也有助于推动技术在其他领域的应用和发展。

二、神经网络基础神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构和功能的计算模型，具有强大的自学习、自适应和非线性映射能力。

其基本结构由大量的神经元相互连接而成，每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并根据其权重和激活函数计算输出。

神经网络的核心在于其通过反向传播算法不断调整权重，使得网络输出逐渐逼近期望结果。

神经网络可以分为多种类型，如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

多层感知器是最基本的神经网络形式，由输入层、隐藏层和输出层组成，可以处理各种复杂的非线性问题。

卷积神经网络则特别适用于处理图像等具有网格结构的数据，通过卷积和池化等操作提取图像特征。

循环神经网络则适用于处理序列数据，如时间序列预测、自然语言处理等。

基于神经网络的预测控制方法研究与应用

基于神经网络的预测控制方法研究与应用随着机器学习技术的不断发展，神经网络作为其中重要的一种技术已经得到了广泛的应用。

在控制领域，基于神经网络的预测控制方法也逐渐成为研究的热点。

本文旨在对基于神经网络的预测控制方法进行探讨，并介绍其在实际应用中的优势和发展趋势。

一、神经网络的基本概念和原理神经网络是指模拟人类大脑神经元之间相互连接的计算模型，其主要组成部分包括输入层、隐藏层以及输出层。

其中，输入层接收来自外界的输入信息，输出层则输出神经网络的计算结果，而隐藏层则负责对输入信息进行计算、处理和转换。

神经网络的训练过程基于反向传播算法，通过反复迭代，不断优化神经网络的权重和偏置，使得其预测结果与实际结果更加接近。

二、基于神经网络的预测控制方法基于神经网络的预测控制方法是一种模型预测控制方法，其基本思想是利用神经网络对物理系统进行建模，并通过神经网络对未来状态进行预测，从而制定相应的控制策略。

与传统的基于模型的预测控制方法相比，基于神经网络的方法具有以下特点：1.对非线性系统建模能力强由于神经网络能够处理非线性问题，因此基于神经网络的预测控制方法可以较好地适用于非线性系统，并能够对其进行较为准确的建模。

2.不需要精确的数学模型对于某些复杂的系统，其数学模型可能很难建立或者不够准确，此时传统的基于模型的方法就显得不够有效。

而基于神经网络的预测控制方法则不需要求解精确的数学模型，仅需要利用神经网络对系统进行学习和预测即可。

3.对环境变化和干扰具有强鲁棒性在实际控制中，系统往往受到各种环境变化和干扰的影响，因此在控制过程中需要具备一定的鲁棒性。

基于神经网络的预测控制方法通过不断学习和训练，能够对环境变化和干扰进行自适应调节，从而具有较强的鲁棒性。

三、基于神经网络的预测控制方法在实际应用中的优势1.在控制复杂系统方面具有独到优势由于基于神经网络的预测控制方法具有对非线性系统建模能力强、不需要精确的数学模型、对环境变化和干扰具有强鲁棒性等特点，在控制复杂系统方面具有独到优势。