基于神经网络的预测控制方法研究_段向军

资 源 简 介

基于神经网络的预测控制方法研究_段向军

详 情 说 明

神经网络在预测控制中的应用近年来得到了广泛关注。段向军的研究聚焦于如何利用神经网络强大的非线性映射能力来提高预测控制系统的性能。传统的预测控制方法通常依赖于精确的数学模型，但在处理复杂非线性系统时往往面临挑战。

神经网络预测控制的核心思想是通过训练神经网络来学习系统的动态特性，并基于此进行多步预测。该方法不需要显式的数学模型，而是直接从输入输出数据中学习系统的行为模式。段向军的研究特别关注了网络结构设计、训练算法优化以及在实时控制中的实现问题。

在实际应用中，这类方法通常需要考虑神经网络的泛化能力、训练数据的质量以及计算效率等因素。研究显示，通过合理的网络设计和参数调整，神经网络预测控制在化工过程、智能制造等领域展现出优于传统方法的控制效果。

该方向未来的发展可能会集中在深度神经网络的应用、在线学习算法的改进以及与其他智能控制方法的融合等方面。