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基于块状结构模型的非线性预测函数控制研究的中期报告
本研究旨在基于块状结构模型，提出一种新的非线性预测函数控制方法，以解决传统线性控制方法难以应对的复杂非线性系统控制问题。
本文主要介绍了研究中期的进展和结果。
首先，我们对块状结构模型进行了深入研究，并提出了一种基于神经网络的块状结构模型。该模型可以在保持块状结构的同时，具有更强的非线性拟合能力。为了提高模型的预测精度，我们采用了一种基于遗传算法的参数优化方法对模型参数进行了优化。
其次，我们提出了一种基于反向传播算法的非线性预测函数控制方法。该方法通过将块状结构模型作为预测函数，结合反向传播算法进行优化，得到最优控制策略，并实时调整控制器参数以保持系统稳定性。
最后，我们在多个仿真实验中验证了所提出的非线性预测函数控制方法的有效性。与传统的线性控制方法相比，该方法表现出更好的控制性能和鲁棒性。
综上所述，本研究中期成果表明，基于块状结构模型的非线性预测函数控制方法具有更强的非线性拟合能力和优良的控制性能，可以有效解决复杂非线性系统控制问题。