神经网络在非线性预测控制中的应用研究
| 1 绪论 | 第1-15页 |
| ·预测控制的产生与发展 | 第10-11页 |
| ·非线性预测控制的研究概况 | 第11-13页 |
| ·非线性预测控制的研究进展 | 第11-12页 |
| ·有待研究的问题 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-15页 |
| 2 预测控制理论基础 | 第15-29页 |
| ·预测控制的基本原理 | 第15-17页 |
| ·模型预测 | 第15-16页 |
| ·滚动优化 | 第16页 |
| ·反馈校正 | 第16-17页 |
| ·预测控制算法的分类 | 第17-19页 |
| ·非参数模型预测控制 | 第17页 |
| ·参数模型预测控制 | 第17-18页 |
| ·预测函数控制 | 第18页 |
| ·智能预测控制 | 第18-19页 |
| ·动态矩阵控制算法 | 第19-28页 |
| ·算法的基本描述 | 第19-22页 |
| ·算法的参数设计 | 第22-24页 |
| ·实例仿真 | 第24-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 3 神经网络预测模型的研究 | 第29-54页 |
| ·基于神经网络的非线性预测模型 | 第29-33页 |
| ·神经网络预测模型的形式 | 第29-31页 |
| ·神经网络预测模型的研究现状 | 第31-33页 |
| ·并行拟牛顿神经网络预测模型 | 第33-48页 |
| ·问题的提出 | 第33-34页 |
| ·并行拟牛顿优化算法 | 第34-40页 |
| ·并行拟牛顿神经网络预测模型 | 第40-42页 |
| ·仿真研究 | 第42-48页 |
| ·动态递归网络预测模型 | 第48-53页 |
| ·Elman神经网络 | 第48-49页 |
| ·改进的动态递归网络预测模型 | 第49-51页 |
| ·仿真研究 | 第51-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 4 基于神经网络预测模型的反馈校正 | 第54-60页 |
| ·常用的反馈校正方法 | 第54-55页 |
| ·一种改进的在线反馈校正方法 | 第55-56页 |
| ·仿真研究 | 第56-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 5 基于神经网络预测模型的滚动优化 | 第60-74页 |
| ·滚动优化器的设计方法 | 第60-61页 |
| ·基于迭代学习求解的滚动优化 | 第61-62页 |
| ·基于神经网络的滚动优化 | 第62页 |
| ·神经网络自适应PI滚动优化策略 | 第62-66页 |
| ·设计思路 | 第62-65页 |
| ·算法步骤 | 第65-66页 |
| ·神经网络非线性预测控制的系统仿真 | 第66-73页 |
| ·计算步骤 | 第66页 |
| ·仿真实例一 | 第66-71页 |
| ·仿真实例二 | 第71-73页 |
| ·小结 | 第73-74页 |
| 6 结束语 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 研究生期间论文发表情况 | 第82页 |
