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一种基于深度学习重构显式模型预测控制方法.pdf

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本发明公开一种基于深度学习重构显式模型预测控制方法,包含:步骤1)将显式模型预测控制重新优化表述为多参数二次规划问题;步骤2)数据的收集及深度神经网络的搭建;步骤3)训练搭建完成的深度神经网络;步骤4)验证深度神经网络的可行性;步骤5)重构显式模型预测控制;步骤6)重构后的参数优化。本发明集成了深度学习模型和显式模型预测控制,解决克服了传统模型预测控制计算资源需要高,计算时间长,保证了控制精度和预测准确率,提高了计算效率。