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qihailong金虫 (小有名气)
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[求助]
非线性神经网络模型的模型预测控制 程序问题
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算法描述： 1、线性化神经网络模型，计算得到动态矩阵G（k）；（采用的方法是在x(k)点泰勒展开，一阶导数作为线性化模型的系数a、b，系统是二阶的，利用到了神经网络模型y(k)=w0+权值求和...）； 2、利用神经网络模型计算非线性自由轨迹y0,（方法是将y0表示成y0=w0+权值求和zi0+d（k）即偏差）； 3、解决二次规划问题，求的du； 4、u(k)=du+u(k-1); 5、循环 问题：1、线性化的时候用到的神经网络函数为tanh，直接将一次偏导近似为1-tanh2(zi(x（k）))，但是zi（（x（k）））是没法计算的，只能计算zi(k)，也就是各个node的输入和，可以直接用zi（k）代替zi（x（k））吗？ 2、第三步用到的二次规划是标准形式，即 min{0.5x'*H*x+f'x}, A*x<=b，我可以直接在matlab用quadprog函数吗？ opts=optimset('Algorithm','active-set','Display','off'); [x,fval,exitflag,output,lambda]=quadprog(H,f,A,b,[],[],[],[],[],opts); 这么设置对吗？ 3、 我写的程序的步骤： 1、检测实际输出，计算误差dk ----------计算偏差，设初始预测值为y(1) （实际输出其实还没得到，因为没实际模型.. 这也是个问题，没法求偏差？） 2、计算G（k）（用于预测模型y=y0+G*du） ----------用到神经网络 3、求预测初值y0 ----------用到神经网络 4、求控制增量du ----------解二次规划问题 5、计算控制量 ----------取控制序列第一个元素 6、计算输出预测 ----------使用预测模型G 返回循环 请教各位！不胜感激！（遇到瓶颈了，出不来正确的图，又不知道错在哪，资料差了很多没相关内容，步骤倒是和DMC差不多...） |
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