神经模糊模型预测控制及其matlab实现电子版

神经模糊模型预测控制（Neuro-Fuzzy Model Predictive Control，NF-MPC）是一种将神经网络和模糊逻辑相结合的控制方法，利用模糊逻辑的模糊推理能力和神经网络的非线性逼近能力，实现对系统的预测和控制。

NF-MPC的核心思想是通过建立神经模糊模型，并利用该模型来进行模型预测控制。首先，将系统的输入和输出数据进行离散化处理，以构建训练样本集。然后，通过神经网络来学习样本集中的样本，得到系统的模糊模型。接着，利用该模型进行系统的预测，并根据预测结果来生成控制信号，对系统进行控制。最后，根据系统的实际输出和预测的输出之间的差异，通过反馈的方式来调整模型和控制策略。

在Matlab中，可以使用Fuzzy Logic Toolbox和Neural Network Toolbox来实现NF-MPC。首先，使用Fuzzy Logic Toolbox来建立模糊逻辑控制器，并进行模糊推理和模糊控制的设计。然后，使用Neural Network Toolbox来构建神经网络模型，并通过样本数据对模型进行训练和优化。最后，将模糊系统和神经网络结合起来，实现神经模糊模型预测控制。

通过Matlab实现NF-MPC，可以方便地进行系统建模、控制器设计、数据处理和模型训练等操作。并且，Matlab提供了丰富的工具箱和函数，可以帮助用户快速搭建和优化NF-MPC控制系统，有效地解决实际问题。