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《神经模糊预测控制及其Matlab程序》(第3版)。

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简介：
《神经模糊预测控制及其Matlab程序》（第3版）包含大量用于实际应用中的Matlab程序。

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  • 《基于MATLAB的神经模糊预测控制及其实现（第3版）程序》
    优质
    本书为第三版，详细介绍了如何利用MATLAB进行神经模糊预测控制的设计与实现，并提供丰富的编程实例和应用案例。 《神经模糊预测控制及其MATLAB实现》（第3版）提供了相关的MATLAB程序。
     
  • 《基于MATLAB的神经模糊预测控制及其实现（第3版）程序》
    优质
    本书为《基于MATLAB的神经模糊预测控制及其实现》第三版，深入探讨了利用MATLAB进行神经模糊系统的设计与实现，并提供了丰富的编程示例。 《神经模糊预测控制及其MATLAB实现》（第3版）包含相关的MATLAB程序，并对神经网络教程进行了详细介绍。
     
  • 《基于神经模糊预测控制的MATLAB程序（第3版）》
    优质
    本书为第三版，专注于介绍如何使用MATLAB进行神经模糊预测控制编程。书中详细讲解了相关理论和实践案例，适合工程和技术领域的专业人士及学生参考学习。 《神经模糊预测控制及其MATLAB实现》（第3版）提供了相关的MATLAB程序。
     
  • 神经模糊预测控制的MATLAB实现及源码_模糊预测控制_神经模糊_神经预测控制
    优质
    本项目旨在探讨神经模糊预测控制在MATLAB中的实现方法，并提供相关源代码。内容涵盖模糊预测控制、神经模糊系统与神经预测控制技术，为研究和学习提供了实用资源。 这是一个很好的神经模糊预测控制程序，介绍得很详细。
     
  • [神经-模糊-预测控制及其MATLAB实现(第三版)][李国勇,杨丽娟][含程序源代码]
    优质
    本书由李国勇和杨丽娟合著，是关于神经网络、模糊逻辑与预测控制相结合的高级技术专著。书中详细介绍了如何利用MATLAB平台实现这些先进的控制系统，并附带了必要的程序源代码，便于读者实践操作和深入理解该领域的最新进展和技术细节。 神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版），作者李国勇、杨丽娟，包含程序源代码。
     
  • 神经网络、模糊与预测控制及其实现（含MATLAB代码）PDF+程序包.zip
    优质
    本书籍《神经网络、模糊与预测控制及其实现》提供了一系列关于如何利用神经网络和模糊逻辑进行控制系统设计的方法，并包含详细的MATLAB代码示例，帮助读者深入理解和实践相关技术。资源中还附带了实用的程序包，便于学习者应用所学知识解决实际问题。 MATLAB神经网络教程及源码提供全面的学习资源。
     
  • T-S模糊神经网络及其MATLAB程序_模糊神经网络_t-s模糊神经网络相关应用
    优质
    本资料深入探讨T-S模糊神经网络理论与实践，涵盖其在各领域的广泛应用，并提供详尽的MATLAB编程实例以辅助学习和研究。 T-S模糊神经网络的MATLAB实现以及几个模糊神经网络的应用案例。
     
  • 基于BAS智能算法与模糊神经网络的水质预测及离散模糊控制MATLAB程序.zip
    优质
    本资源提供一种结合BAS智能算法和模糊神经网络的水质预测模型，并采用离散模糊控制策略，附带详尽的MATLAB实现代码。适合科研人员使用。 该资源包含两个部分：一是利用天牛须智能算法（BAS）结合模糊神经网络进行水质评估的论文说明；二是关于离散模糊控制的MATLAB程序。通过第二个部分，可以了解相关的模糊神经网络原理。
     
  • 模糊预测控制算法及其应用
    优质
    《模糊预测控制算法及其应用》一书深入探讨了模糊逻辑与预测控制理论结合的方法，详述该算法的设计原理及在实际控制系统中的广泛应用。 ### 模糊预测控制算法与应用 #### 一、引言 随着现代工业技术的快速发展，特别是在化学工业领域的进步，控制系统面临着越来越多的挑战。这些挑战包括但不限于多输入多输出（MIMO）、时变性、耦合效应、时滞、非线性和不确定性等因素。面对这些复杂的特性，传统的控制策略往往难以满足需求。因此，研究更为先进的控制方法成为了一个重要的课题。本段落将重点介绍一种基于Takagi-Sugeno (T-S) 模糊模型的非线性预测控制方法，并探讨其在化工过程控制中的应用。 #### 二、T-S模糊模型及辨识算法 ##### 2.1 T-S模糊模型简介 Takagi-Sugeno (T-S) 模糊模型是一种非常有效的非线性系统表示方式，它能够通过一系列局部线性模型来近似复杂的非线性行为。这种模型结构简单、易于理解和实现，特别适合于复杂系统的建模和控制。 ##### 2.2 模糊聚类算法 为了构建T-S模糊模型，需要解决的一个关键问题是模型的辨识。模糊聚类算法是一种常用的工具，用于识别T-S模糊模型的前件部分。本段落提出了一种改进的减法聚类算法，该算法考虑了样本空间的密度分布，在较少训练参数的情况下能够快速、准确地确定聚类中心，并进而得到模糊模型的前件参数。这种方法在实际应用中显示出了良好的非线性软测量预测能力。 ##### 2.3 最小二乘算法 在确定了模糊模型的前件参数之后，下一步就是估计后件参数。这通常通过最小二乘算法完成。最小二乘算法可以有效地估计出模型的线性部分参数，从而完成整个T-S模糊模型的构建。 #### 三、基于模糊模型的预测控制 ##### 3.1 单变量广义预测控制 单变量广义预测控制（GPC）是一种基于模型的控制策略，它利用未来一段时间内的预测值来进行控制决策。在基于T-S模型的GPC中，通过对模型进行多步线性化处理可以有效地降低预测误差对控制性能的影响。研究表明，单步线性化的T-S模型GPC能够提供更好的实时性能和较高的控制精度。 ##### 3.2 多变量广义预测控制 在多变量系统中，由于存在耦合效应，单一变量的控制往往难以达到预期的效果。多变量广义预测控制通过同时考虑多个输入和输出之间的相互作用可以更有效地解决这类问题。基于T-S模型的多变量GPC在耦合非线性系统中表现出色，能够快速抑制扰动并使输出稳定在设定值附近。 #### 四、应用实例：pH值中和过程控制 为了验证所提出的控制方法的有效性，本段落将其应用于pH值中和过程的非线性控制仿真。仿真结果显示，基于T-S模型的广义预测控制不仅能够提高控制响应的速度和一致性，并且在大范围内具有较好的控制性能，明显优于传统的PID控制方法。特别是在抑制干扰方面，该方法展现出了显著的优势。 #### 五、结论 本段落详细介绍了基于Takagi-Sugeno (T-S) 模糊模型的非线性预测控制方法及其在化工过程控制中的应用。通过对T-S模糊模型的深入研究和改进，并结合广义预测控制算法可以有效地解决非线性系统的建模和控制问题。未来的研究方向可以进一步探索如何将这种方法应用于更多复杂的工业场景中，以实现更高的控制效率和稳定性。