20xx年醫(yī)學(xué)專題—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制大全(編輯修改稿)
2024-11-12 18:05 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 型來預(yù)測(y249。c232。)未來模型性能?？刂破饔?jì)算控制輸入，而控制輸入在未來一段指定的時(shí)間內(nèi)將最優(yōu)化模型性能。模型預(yù)測(y249。c232。)第一步是要建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（系統(tǒng)辨識(shí)）；第二步是使用控制器來預(yù)測(y249。c232。)未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。,第十頁，共二十七頁。,三.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測控制(k242。ngzh236。)簡介,模型預(yù)測的第一步就是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未來表示網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)機(jī)制。模型輸出與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出之間的預(yù)測誤差，用來(y242。nɡ l225。i)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練信號(hào)。該過程如圖二所示。,第十一頁，共二十七頁。,三.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(m243。x237。ng)預(yù)測控制簡介,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(m243。x237。ng)利用當(dāng)前輸入和輸出預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未來輸出值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(m243。x237。ng)結(jié)構(gòu)如圖三所示。該網(wǎng)絡(luò)可以采用批量在線訓(xùn)練。,第十二頁，共二十七頁。,三.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(m243。x237。ng)預(yù)測控制簡介,模型預(yù)測方法是水平后退的方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測在指定時(shí)間內(nèi)預(yù)測模型響應(yīng)。預(yù)測是用數(shù)字最優(yōu)化程序來確定控制信號(hào)，通過(tōnggu242。)最優(yōu)化如下的性能準(zhǔn)則函數(shù)，即,第十三頁，共二十七頁。,三.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測控制(k242。ngzh236。)簡介,圖四為模型預(yù)測控制的過程?？刂破饔缮窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和最優(yōu)化方塊組成，最優(yōu)化模塊確定(qu232。d236。ng)u（通過最小化J）,最優(yōu)u值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,第十四頁，共二十七頁。,四.應(yīng)用(y236。ngy242。ng),第十五頁，共二十七頁。,四.
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