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一种基于广义模糊RBF网络的预测控制
摘要：
本文提出了一种基于广义模糊RBF网络的预测控制方法。该方法将广义模糊RBF网络引入到预测控制中，以实现对非线性系统的预测和控制。广义模糊RBF网络通过模糊化和广义化处理，将传统的RBF网络扩展到了模糊和不确定性信息处理的领域。本文还介绍了该方法的建模及实现流程。最后，通过对一个典型控制问题的仿真实验，验证了该方法的有效性。
关键词：广义模糊RBF网络；预测控制；控制问题；仿真实验
第一章引言
随着现代工业技术和自动化控制技术的不断发展，对于工业系统的精度和性能需求也越来越高，而非线性系统的预测控制是实现这些要求的一种有效手段。非线性系统的控制具有很高的非线性、强耦合性、时变性和不确定性，因此使用传统的线性控制方法将无法满足控制要求。因此，探索一种能够有效处理非线性系统的预测控制方法具有重要的理论和实际意义。
广义模糊RBF网络是将传统的RBF网络扩展到了模糊和不确定性信息处理的领域。该网络结构继承了RBF网络的优点，可用于处理高维、分布不均和非线性数据。本文将此网络引入到预测控制中，在控制问题中实现了对非线性系统的预测和控制。
本文主要介绍了广义模糊RBF网络预测控制的建模及实现流程，并提供了一种有效的预测控制方法。最后，通过控制问题的仿真实验，验证了该方法在预测控制领域的有效性。
第二章广义模糊RBF网络
2.1RBF网络
2.2模糊化处理
2.3广义化处理
第三章预测控制
3.1预测模型建立
3.2控制器设计
3.3仿真实验
第四章实现步骤
4.1神经网络参数选择
4.2模型训练及预测
4.3控制器优化与实现
第五章仿真实验
5.1实验设计
5.2结果分析
第六章结论
6.1主要成果
6.2影响因素分析
6.3进一步研究展望
参考文献
致谢