基于神经网络的预测模型控制器matlab仿真

基于神经网络的预测模型控制器matlab仿真

近年来，神经网络在控制系统中的应用逐渐得到广泛关注。神经网络具有良好的非线性逼近能力和自适应能力，这些特性使得神经网络在控制系统中表现出色。本文将介绍如何使用matlab实现基于神经网络的预测模型控制器，并给出相应的matlab源代码和详细描述。

神经网络的预测模型控制器

神经网络的预测模型控制器可以用于非线性系统的控制和跟踪。预测模型控制器包括两个主要部分：预测模型和控制器。预测模型用于预测未来的状态值，控制器通过调节当前控制输入来实现期望的输出。预测模型可以使用循环神经网络（RNN）或反馈神经网络（FNN）等。

本文将采用FNN作为预测模型，使用BP算法进行网络训练，同时设计控制器用于跟踪期望值，将模型结合控制器后即可实现对非线性系统的控制。

实现步骤

1. 数据预处理：将原始数据进行归一化处理。

2. 构建FNN模型：选择合适的输入、输出、隐藏层数以及神经元个数，使用matlab构建FNN模型。

3. 神经网络训练：使用BP算法进行网络训练，得到权重矩阵和偏置向量。

4. 预测结果反归一化：将预测结果反归一化处理，得到真实的预测值。

5. 设计控制器：设计P