基于神经网络的预测模型控制器的 MATLAB 仿真

基于神经网络的预测模型控制器的 MATLAB 仿真

预测模型控制（Model Predictive Control，MPC）是一种常用的控制策略，它通过构建系统的动态模型来预测系统的未来行为，并以此为基础进行优化控制。神经网络是一种强大的模型表示工具，可以用于建模和预测各种非线性系统。本文将介绍如何使用 MATLAB 进行基于神经网络的预测模型控制器的仿真。

首先，我们需要准备工作环境。确保已安装 MATLAB 和 Neural Network Toolbox。

接下来，我们将按照以下步骤进行仿真：

步骤 1：数据收集和预处理

首先，我们需要收集系统的输入和输出数据，并进行预处理。假设我们的系统是一个单输入单输出（SISO）系统。我们可以通过对系统施加一系列不同的输入信号，并记录对应的输出来收集数据。然后，我们对数据进行归一化处理，使其处于合适的范围内。

% 收集数据
input_data = ...; % 输入数据
output_data = ...<