基于神经网络的混沌系统预测控制方法

本文探讨了一种创新的混沌系统控制策略，即混沌系统的神经网络预测控制。这项研究主要针对混沌运动的系统，当模型参数未知时，通过利用神经网络技术实现对系统的有效管理。其核心思想是构建一个无需预先知道不稳定不动点（Unstable Fixed Point, UFP）的具体位置及局部线性化动态特性的控制器。 控制系统的架构主要包括三个组成部分：观测器、带反馈校正的神经网络在线预测器以及在线训练的神经网络控制器。观测器负责实时监测混沌系统的状态，神经网络在线预测器则根据当前信息对未来行为进行预测，并通过反馈机制进行调整，以减小误差。而神经网络控制器则是通过学习和适应性调整，不断优化控制策略，确保系统向UFP稳定收敛。 这种方法的优点在于其操作简便，且收敛速度显著优于现有的类似控制技术。这在实际应用中具有很高的实用价值，因为它能够在模型不确定性很大的情况下，快速找到有效的控制策略，提高了控制的效率和鲁棒性。 此外，作者还深入分析了整个控制系统的稳定性，通过严谨的理论推导，证明了神经网络控制器具有良好的收敛特性。这不仅增强了控制算法的可信度，也为其他领域的混沌系统控制提供了理论基础。 最后，实验结果进一步验证了这种神经网络预测控制方法的有效性。综合来看，这篇论文不仅提出了一种新颖的混沌控制策略，还在理论上进行了深入探究，并通过实际仿真展示了其优越性能。这对于混沌系统控制领域的发展无疑是一次重要的贡献，也为未来研究者提供了新的思考方向和技术手段。