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基于MATLAB的智能预测控制与实现_模糊神经网络_神经网络控制_MATLAB编程_

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简介：
本项目运用MATLAB平台，结合模糊神经网络技术与传统神经网络控制方法，旨在开发一种高效的智能预测控制系统。通过优化算法设计和仿真分析，实现了对复杂系统的精准预测及实时调控。 该书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理以及相应的控制算法，并详细介绍了如何利用MATLAB语言及其工具箱函数、Simulink进行实现的方法。书中内容先进实用，讲解深入浅出，每章均配有例题并提供了大量使用MATLAB/Simulink仿真的实例。

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  • 基于MATLAB的智能预测控制与实现_模糊神经网络_神经网络控制_MATLAB编程_
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    本项目运用MATLAB平台，结合模糊神经网络技术与传统神经网络控制方法，旨在开发一种高效的智能预测控制系统。通过优化算法设计和仿真分析，实现了对复杂系统的精准预测及实时调控。 该书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理以及相应的控制算法，并详细介绍了如何利用MATLAB语言及其工具箱函数、Simulink进行实现的方法。书中内容先进实用，讲解深入浅出，每章均配有例题并提供了大量使用MATLAB/Simulink仿真的实例。
     
  • 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。
     
  • 基于Matlab的神经网络预测控制
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    本研究探讨了利用MATLAB平台进行神经网络预测控制的应用与实现。通过构建和训练神经网络模型，我们旨在优化控制系统性能，并提供对复杂系统动态特性的有效预测能力。 基于BP神经网络的非线性系统预测控制在Matlab中的实现方法探讨。
     
  • 13_基于模糊神经网络的控制_
    优质
    本研究探讨了结合模糊逻辑与人工神经网络技术的控制系统设计方法，旨在提高复杂系统中的适应性和鲁棒性。通过模糊神经网络模型的应用，探索其在自动控制领域的潜力和优势。 本段落详细介绍了模糊神经网络控制，并进行了仿真分析。代码结构清晰、易于阅读。
     
  • 基于神经网络的预测控制模型
    优质
    本研究构建了一种基于神经网络的预测控制模型，旨在优化复杂系统中的动态过程控制，通过学习历史数据改善未来决策。 神经网络模型预测控制器是一种利用神经网络技术进行控制策略优化的控制系统。该方法通过构建和训练神经网络模型来预测系统的未来行为，并据此调整控制参数以达到最优性能。这种方法在处理复杂、非线性的动态系统中表现尤为出色，能够有效提高系统的响应速度与稳定性。
     
  • PID控制、模糊控制与神经网络控制.rar
    优质
    本资源深入探讨了PID控制、模糊控制及神经网络控制三种自动化控制技术，适用于工程技术人员和研究人员参考学习。 PID控制、模糊控制及神经网络控制模型的有偿代做服务，请直接联系。提供相关控制方法的rar文件包含PID控制、模糊控制以及神经网络控制的内容。
     
  • 基于Matlab的BP神经网络和模糊控制结合的控制系统程序-BP神经网络与模糊控制的联合控制程序.rar
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB的控制系统程序，融合了BP神经网络和模糊控制技术。通过下载者可以深入理解这两种智能控制方法的集成应用及其优势。 Matlab的BP神经网络与模糊控制的联合控制程序-BP神经网络与模糊控制的联合控制程序.rar，这是一个非常不错的程序。
     
  • 基于MATLAB的多层BP神经网络模糊控制实现
    优质
    本研究采用MATLAB平台，构建并优化了多层BP神经网络模型，并将其应用于模糊控制系统中，实现了对复杂系统的高效、精确控制。 本段落探讨了一种结合动量机制的多层反向传播神经网络与模糊控制的方法。这种方法利用了具有任意数量输入单元、隐藏层及输出单元，并且在隐藏层中包含任何数目神经元的复杂结构，同时采用模糊推理系统来加速收敛过程。 具体而言，文中提到使用一种基于启发式方法设计的模糊控制器，该控制器能够根据误差表面特性自动调整学习率参数。这一机制的核心在于将启发式算法转化为以“如果-那么”规则形式表示的知识库，并通过分析误差及其变化量与特定误差表征类别之间的关系来实现。 在实际操作中，定义了一系列隶属函数用于对上述变量进行分类处理，进而动态调节下一轮迭代中的学习率参数。这种方法旨在促进更快的收敛速度。 此研究基于1992年IEEE模糊系统国际会议上发表的一篇论文《反向传播的模糊控制》（作者：Payman Arabshahi、Jai J Choi、RJ Marks和Thomas P Caudell），该文详细阐述了上述概念的应用与验证。
     
  • 动态模糊神经网络的MATLAB实现_动态模糊神经网络_模糊神经网络_
    优质
    本文介绍了动态模糊神经网络在MATLAB中的实现方法，探讨了该模型的设计原理及其应用价值，为相关领域的研究提供了技术支持。 应用MATLAB编写的动态模糊神经网络的程序实例展示了如何结合模糊逻辑与人工神经网络的优点来处理复杂系统中的不确定性问题。这种类型的模型能够适应环境变化，并且在非线性系统的建模、控制等领域有着广泛的应用前景。通过MATLAB提供的工具箱，如Fuzzy Logic Toolbox和Neural Network Toolbox，可以方便地实现动态模糊神经网络的设计、训练及仿真过程。 该程序实例通常包括以下步骤： 1. 定义输入变量与输出变量； 2. 设计模糊规则集以及隶属度函数； 3. 构建基础的前馈型或递归型人工神经网络架构； 4. 将模糊推理系统嵌入到神经网络中，形成动态调整参数的能力； 5. 利用训练数据对整个混合模型进行优化学习。 这样的程序实例能够帮助研究人员和工程师更好地理解和应用动态模糊神经网络技术，在实际工程项目中有很高的参考价值。
     
  • Matlab中的BP_PID神经网络控制-基于BP PID神经网络控制.rar
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    本资源提供了一个关于使用BP-PID神经网络进行控制系统设计的研究案例，包括相关算法实现和仿真分析。文件内含详尽的MATLAB代码及注释，适用于深入研究与学习。 Matlab基于BPPID神经网络控制-基于BP PID神经网络控制.rar，这是一个不错的资源！