基于神经网络和遗传算法的预测控制
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·本文的选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·选题背景 | 第9页 |
| ·预测控制 | 第9页 |
| ·智能预测控制 | 第9页 |
| ·选题意义 | 第9-10页 |
| ·传统预测控制的不足 | 第9-10页 |
| ·引入神经网络 | 第10页 |
| ·引入遗传算法 | 第10页 |
| ·本课题的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·预测控制研究现状 | 第10-11页 |
| ·神经网络研究现状 | 第11页 |
| ·遗传算法研究现状 | 第11-12页 |
| ·本课题的研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 神经网络算法 | 第13-25页 |
| ·神经网络基本原理 | 第13-17页 |
| ·神经网络的发展、特点及应用 | 第13-14页 |
| ·人工神经元模型 | 第14-15页 |
| ·网络结构 | 第15-16页 |
| ·前馈型网络 | 第15页 |
| ·反馈型网络 | 第15-16页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第16-17页 |
| ·学习方式 | 第16页 |
| ·学习规则 | 第16-17页 |
| ·神经网络辨识 | 第17-21页 |
| ·神经网络辨识原理 | 第17-18页 |
| ·典型的神经网络学习算法—BP 算法 | 第18-21页 |
| ·网络结构及基本原理 | 第18页 |
| ·算法推导 | 第18-20页 |
| ·计算步骤 | 第20-21页 |
| ·改进方法 | 第21页 |
| ·神经网络辨识中的参数选择问题 | 第21-24页 |
| ·神经网络辨识效果的影响因素 | 第21-22页 |
| ·仿真研究学习参数对辨识效果的影响 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 预测控制算法 | 第25-38页 |
| ·预测控制基本原理 | 第25-27页 |
| ·参考轨迹 | 第25页 |
| ·预报模型 | 第25-26页 |
| ·滚动优化 | 第26页 |
| ·反馈校正 | 第26-27页 |
| ·典型预测控制算法 | 第27-34页 |
| ·动态矩阵控制 | 第27-30页 |
| ·广义预测控制 | 第30-32页 |
| ·DMC 与 GPC 的等价性 | 第32页 |
| ·隐式广义预测自校正控制 | 第32-34页 |
| ·算法特点 | 第32-33页 |
| ·算法原理 | 第33-34页 |
| ·预测控制中的参数选择问题 | 第34-37页 |
| ·预测控制的各个控制参数 | 第34-35页 |
| ·仿真研究控制参数对系统性能的影响 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 遗传算法 | 第38-46页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第38-39页 |
| ·遗传算法主要特点 | 第38页 |
| ·遗传算法基本操作 | 第38-39页 |
| ·遗传算法优化设计 | 第39-40页 |
| ·遗传算法构成要素 | 第39-40页 |
| ·遗传算法应用步骤 | 第40页 |
| ·遗传算法优化计算流程图 | 第40页 |
| ·遗传算法优化神经网络学习参数 | 第40-44页 |
| ·辨识系统结构 | 第40-42页 |
| ·训练阶段 | 第40-42页 |
| ·修正阶段 | 第42页 |
| ·仿真研究 | 第42-44页 |
| ·训练阶段 | 第43-44页 |
| ·修正阶段 | 第44页 |
| ·遗传算法优化预测控制参数 | 第44-45页 |
| ·GA 优化系统组成 | 第44-45页 |
| ·仿真研究 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于神经网络和遗传算法的预测控制 | 第46-53页 |
| ·基于神经网络及 GA 的隐式广义预测自校正控制 | 第46-47页 |
| ·控制系统结构 | 第46-47页 |
| ·仿真研究 | 第47页 |
| ·一种结合 GA 优化的神经网络预测控制 | 第47-52页 |
| ·控制原理 | 第47-50页 |
| ·控制系统结构 | 第47-48页 |
| ·模型预测 | 第48页 |
| ·反馈校正 | 第48-49页 |
| ·参考轨迹 | 第49页 |
| ·滚动优化 | 第49页 |
| ·计算步骤 | 第49-50页 |
| ·GA 优化控制参数及神经网络参数 | 第50页 |
| ·电站主汽温控制系统仿真研究 | 第50-52页 |
| ·给定对象 | 第51页 |
| ·对象特性变化 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论 | 第53-54页 |
| ·本论文所取得的研究成果 | 第53页 |
| ·后续工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第57页 |
