神经网络模型预测控制简单入门（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🌈3 Matlab代码实现

🎉4 参考文献

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💥1 概述

神经网络模型在预测控制中可以用于建立输入和输出之间的非线性关系。在这里，我们将介绍如何使用神经网络模型进行预测控制。

首先，我们需要收集输入和输出数据。输入数据可能来自传感器或其他测量设备，输出数据可能是我们想要控制的系统的状态变量或其他相关变量。

接下来，我们可以使用收集到的数据来训练神经网络模型。训练过程中，我们将输入数据提供给模型，然后让模型预测输出数据。我们将根据预测输出和实际输出之间的误差来调整模型的权重和偏置，以使模型的预测更加准确。

一旦我们训练好了模型，我们就可以将其用于预测控制。在预测控制中，我们将使用模型来预测未来的输出，然后根据这些预测来调整控制器的输出，以使系统达到期望的状态。

总的来说，神经网络模型在预测控制中的应用可以分为以下几个步骤：

1. 收集输入和输出数据
2. 训练神经网络模型
3. 使用模型进行预测
4. 根据预测结果调整控制器的输出

需要注意的是，在实际应用中，我们可能需要对模型进行调整和优化，以使其更加适合特定的应用场景。此外，还需要考虑如何处理数据缺失、噪声和异常值等问题。