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RBF网络直接广义预测控制及其收敛性研究的中期报告
这篇中期报告的主题是关于RBF（径向基函数）网络直接广义预测控制及其收敛性的研究。以下是该报告的概述：
1.研究背景：对于复杂的非线性系统，直接广义预测控制（DGPC）被证明是一种有效的控制方法。而RBF网络可用于模拟非线性系统，因此结合RBF网络和DGPC可以实现对非线性系统的控制。
2.研究目的：本研究旨在开发一种基于RBF网络的DGPC方法，并研究其收敛性能。
3.研究方法：通过建立非线性系统的数学模型，利用RBF网络实现非线性系统的模拟和预测。然后，通过将预测值与期望值进行比较，来计算误差，并利用误差来调整控制参数，从而实现对非线性系统的控制。
4.研究成果：在不同的仿真实验中，通过控制RBF网络的参数和DGPC方法的参数，我们成功地对非线性系统进行了控制，并达到了预期的控制效果。
5.研究展望：我们将继续研究RBF网络和DGPC方法的性能，以便更好地应用于实际系统控制中。此外，我们还将探索如何通过改进算法来提高收敛性能，并引入其他优化方法来提高控制性能。