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    预测控制是一种基于模型的控制,它是70年代发展起来的一种新的控制算法,具有预测模型、滚动优化和反馈校正等特点。已经证明本控制方法对于非线性系统能够产生有希望的稳定性。
    基于神经网络的预测控制算法步骤如下:
    (1) 计算期望的未来输出序列
            ;
    (2) 借助NN预测模型,产生预测输出
            ;
    (3) 计算预测误差
            ;
    (4) 求性能判据J的最小值,获得最优控制序列
            u(t+j), j=0, 1, 2, ..., N;
    (5) 采用u(t)作为第一个控制信号,然后转至第(1)步。
    值得说明的是,NLO实际上为一最优算法,因此,可用动态反馈网络来代替由本算法实现的NLO和由前馈神经网络构成的NNP。