基于双层BP神经网络的非线性一步预测模型研究

资源摘要信息:"本篇论文提出了一个基于两层BP神经网络的非线性一步预测模型，通过参考NARMAX模型的数学表达式，并构建了一个一步预测控制器。 首先，我们需要理解NARMAX模型。NARMAX模型是一种非线性自回归滑动平均模型，其输入可以是时间序列数据，也可以是其他类型的数据。它能够处理复杂的非线性关系，并且能够很好地预测未来的行为。 BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络，通过学习大量的样本数据，能够拟合任意复杂的非线性关系。BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。在本文中，作者选择了两层的BP神经网络。 预测模型是一种基于现有的数据和信息，对未来可能出现的结果进行预测的模型。在本论文中，作者提出的预测模型是基于两层BP神经网络构建的。 一步预测控制器是一种基于预测模型的控制系统。它首先通过预测模型预测系统未来的行为，然后根据预测结果调整控制输入，以达到期望的系统性能。在本论文中，作者构建的一步预测控制器是基于他们提出的非线性一步预测模型。 总的来说，本文作者通过研究NARMAX模型，提出了一个基于两层BP神经网络的非线性一步预测模型，并在此基础上构建了一个一步预测控制器。这个预测模型和控制器在处理非线性关系和预测未来行为方面具有一定的优势。" "在深入理解论文内容后，我们可以得知，研究者通过以下步骤构建了这个非线性一步预测模型： 1. 数学表达式参考：首先，作者研究了NARMAX模型的数学表达式，并以此为基础进行改进和创新。 2. 两层BP神经网络的构建：作者选择使用两层的BP神经网络作为基础模型，因为两层神经网络能够处理较为复杂的非线性问题。网络的第一层作为输入层，第二层作为隐藏层，隐藏层的神经元数量可以根据问题的复杂程度进行调整。 3. 非线性一步预测模型的实现：在BP神经网络的基础上，作者构建了非线性一步预测模型。该模型能够利用历史数据对未来的一步进行预测。 4. 一步模型预测控制器的设计：预测模型的最终目的是为了控制。因此，作者基于构建的预测模型设计了一步模型预测控制器。这个控制器利用模型的预测结果，对控制系统进行调整，以达到最优的控制效果。 5. MPC的概念：在这篇论文中，MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一个核心概念。模型预测控制是一种先进的过程控制策略，它使用模型来预测未来的行为，并将这些预测用于优化未来一段时间内的控制输入。MPC能够在考虑系统约束的同时，优化系统的行为，并可以处理多变量和非线性系统。 6. 应用领域：虽然论文中没有明确指出，但MPC广泛应用于工业过程控制、机器人运动规划、金融投资决策等领域。MPC能够提高控制系统的响应速度和控制精度，对于提高生产效率和产品质量具有重要作用。 综上所述，这篇论文通过构建一个基于两层BP神经网络的非线性一步预测模型，为模型预测控制提供了一种新的实现方式，具有重要的理论和应用价值。"