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基于人工神经网络的工程质量预测模型在当今的工程领域，确保工程质量是至关重要的。
为了能够提前对工程质量进行有效的预测和把控，基于人工神经网络的工程质量预测模型应运而生。
这种模型凭借其强大的学习能力和适应性，为工程质量的管理和控制提供了新的思路和方法。
首先，我们来了解一下什么是人工神经网络。
简单来说，人工神经网络就像是一个能够自我学习和调整的智能系统。
它由大量相互连接的节点，也就是神经元组成，通过这些神经元之间的信息传递和处理，来实现对输入数据的学习和分析，并给出相应的输出结果。
在工程质量预测中，人工神经网络的应用具有诸多优势。
其一，它能够处理大量复杂的数据。
工程建设过程中会产生各种各样的数据，如材料性能、施工工艺、环境条件等，这些数据之间往往存在着复杂的非线性关系。
传统的统计方法在处理这类问题时可能会显得力不从心，而人工神经网络则能够很好地应对这种复杂性，挖掘出数据中的隐藏模式和规律。
其二，它具有良好的泛化能力。
也就是说，通过对已有数据的学习，人工神经网络可以对未曾见过的新数据进行较为准确的预测。
其三，它能够自适应地调整自身的参数，以适应不同的工程场景和数据特点。
那么，如何构建一个基于人工神经网络的工程质量预测模型呢？第一步是数据收集。
这是整个模型的基础，需要收集与工程质量相关的各种数据，包括但不限于工程设计参数、施工过程中的监控数据、材料质量检测数据等。
这些数据的质量和数量直接影响着模型的准确性和可靠性。
接下来是数据预处理。
收集到的数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题，需要进行清洗、归一化和标准化等处理，以便于模型的学习和计算。
例如，将不同量纲的数据统一到相同的尺度上，使得它们在模型中具有可比性。
然后是模型的设计和训练。
在选择人工神经网络的结构时，需要考虑到工程问题的特点和数据的规模。
常见的神经网络结构包括多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络等。
在训练模型时，通过不断调整神经元之间的连接权重，使得模型的输出与实际的工程质量数据尽可能接近。
基于神经网络误差补偿的预测控制研究毕业论文目录摘要............................................... 错误!未定义书签。
1 预测控制 (2)1.1 预测控制的产生 (2)1.2 预测控制的发展 (3)1.3 预测控制算法及应用 (4)1.3.1模型控制算法（Model Algorithmic Control，MAC） (5)1.3.2动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control，DMC） (5)1.3.3广义预测控制（Generalized Predictive Control，GPC） (5)1.3.4极点配置广义预测控制 (5)1.3.5内模控制 (5)1.3.6模糊预测控制 (6)1.4 预测控制的基本特征 (6)1.4.1预测模型 (6)1.4.2反馈校正 (6)1.4.3滚动优化 (6)1.5预测控制的现状 (7)2 神经网络 (7)2.1 人工神经网络的生理原理 (8)2.2 神经网络的特征 (10)2.3 神经网络的发展历史 (11)2.4 神经网络的内容 (12)2.5 神经网络的优越性 (14)2.6 神经网络研究方向 (14)2.7 神经网络的应用分析 (14)2.8 神经网络使用注意事项 (17)2.9 神经网络的发展趋势 (18)2.10 BP神经网络 (18)2.10.1 BP神经网络模型 (18)2.10.2 BP网络模型的缺陷分析及优化策略 (19)2.10.3 神经网络仿真 (20)3．动态矩阵控制 (22)3.1 预测模型 (22)3.2 滚动优化 (23)3.3 反馈校正 (24)3.4 有约束多变量动态矩阵控制及其线性化 (27)3.5 动态矩阵控制仿真 (29)4 基于神经网络误差补偿的预测控制 (32)4.1 研究背景 (32)4.2 传统PID控制 (33)4.2.1位置式PID控制 (33)4.2.2 增量式PID控制 (35)4.3 基于神经网络的动态矩阵控制 (37)4.4 基于神经网络输出反馈的动态矩阵控制研究 (40)4.5 基于神经网络误差补偿的动态矩阵控制 (46)4.6 仿真效果验证 (51)总结 (57)参考文献 (58)1 预测控制1.1 预测控制的产生预测控制的产生，并不是理论发展的需要，而首先是工业实践向控制提出的挑战。
基于神经网络的动力学建模与控制研究随着科技的不断进步，神经网络技术在各个领域的应用得到了越来越广泛的推广。
其中，基于神经网络的动力学建模与控制研究成为了一个热门话题。
神经网络可以模拟大脑下的感知、认知、控制和决策等系统的行为，将传统的模型变得更加逼真，同时也具有更好的泛化性能。
本文将探讨基于神经网络的动力学建模与控制研究的相关问题。
一、神经网络在动力学建模中的应用神经网络在动力学建模中广泛应用于环境监测、智能交通、无人机、机器人等领域。
在这些领域中，动力学建模可以对物理现象进行建模与仿真，从而实现预测、控制和优化等目的。
例如，在环境监测中，神经网络可以通过传感器获取环境数据并进行分析、处理，找到环境数据之间的关系，并对可能出现的环境问题进行预测和控制。
在智能交通领域，神经网络可以帮助自动驾驶汽车快速反应并做出正确的判断，确保交通安全。
在机器人领域，神经网络可以对机器人行为进行控制，从而实现较高的自主性和智能化。
二、神经网络在动力学控制中的应用神经网络在动力学控制中的应用一直是学者们研究的重点。
动力学控制是指通过学习和预测未来状态，确定动态系统的最优控制策略来达成预期的目标。
神经网络可以通过对动态系统进行建模和控制，实现对系统的快速响应、精确控制、稳定运行等目的。
例如，在工业自动化领域中，神经网络可用于智能样机的控制和优化设计，以达到增加生产效率、减少成本的目的；在金融领域中，神经网络可以用于交易策略的预测和优化，提高投资收益率；在电力系统中，神经网络可用于电力负荷预测和优化调度，保证系统的稳定运行。
三、神经网络建模与控制研究中存在的问题虽然神经网络在动力学建模与控制研究中的应用范围很广，但在实际应用过程中，还存在着一些问题亟待解决。
1. 神经网络参数选择问题神经网络需要选择最优的参数来进行训练和优化。
算法的抉择和参数的选择都对神经网络的精度和泛化能力有着重要影响。
如何选择合适的参数和算法，是当前研究的重点。
神经网络在预测模型和控制系统中的应用神经网络是一种模拟人脑神经系统运行的数学模型，在机器学习和人工智能领域有着广泛的应用。
作为一种高度自适应的算法，神经网络在预测模型和控制系统中发挥了重要作用。
神经网络在预测模型中的应用预测模型包括了诸如时间序列预测、金融市场预测、自然灾害预测等各种领域，对于提高决策的准确性和效率都有很大的帮助。
而神经网络则是其中的重要一环。
神经网络可以通过学习过去的数据，提取出其中的规律，并利用这些规律来预测未来的数据。
以时间序列预测为例，神经网络可以利用历史上同期的数据，进行训练，并得到一个预测模型。
这个预测模型可以用来预测未来时期的数据。
相比于传统的模型，神经网络可以更好地处理非线性数据关系，同时也可以更好地处理多个变量之间的影响关系。
除了时间序列预测，在金融市场预测中，神经网络也发挥了重要作用。
金融市场的波动性很高，而神经网络可以很好地处理这种波动。
通过学习历史上的股市数据，神经网络能够建立出股市走势的预测模型。
这个预测模型可以用来预测股市的未来发展趋势。
在实际的投资决策中，这些预测结果可以帮助投资者更好地理解市场，作出正确的投资决策。
神经网络在控制系统中的应用控制系统是一种可以监控、管理和控制工程和科学系统的集成体系。
控制系统通常需要利用大量的数据来进行监控和控制。
而神经网络可以帮助实现控制系统的智能化。
在控制系统中，神经网络可以利用历史上的数据，建立出一个预测模型。
这个预测模型可以用来预测未来的结果。
比如，对于一个复杂的航空控制系统，神经网络可以对机器状态进行监控，并预测出机器的可能故障。
这些预测结果可以提前告知维修人员，帮助他们事先准备好所需的维修工具和零件。
在制造业中，神经网络也可以用来进行过程控制。
利用多个神经网络，可以对制造过程中的各种参数进行监控和控制，从而实现制造过程的优化。
比如，在纺织生产中，神经网络可以对生产过程中的温度、湿度等参数进行监控。
通过对过去数据的学习，神经网络可以建立出一个精准的控制模型，并自动调整参数，从而实现制造过程的优化。
基于人工神经网络的企业财务风险预测模型研究随着经济的不断发展和全球化的趋势，企业面临的风险越来越多。
特别是在金融领域，金融风险控制一直是重要的研究课题。
对于企业来说，财务风险是一个非常严重的问题。
如果财务风险控制不当，公司的经营将面临巨大的风险。
因此，研究和预测企业的财务风险是非常重要的。
近年来，人工神经网络技术在金融领域中得到了广泛应用，因为它可以通过模拟人类大脑的处理方式来处理复杂的金融数据。
因此，利用人工神经网络技术来预测企业财务风险已成为当前的研究热点。
本文将介绍一种基于人工神经网络的企业财务风险预测模型。
一、人工神经网络介绍人工神经网络是一种模拟人类大脑的神经网络，它由大量互联的神经元和连接组成。
人工神经网络技术可以处理非线性问题，可以进行自适应学习和预测。
与传统的统计分析方法相比，人工神经网络技术不需要事先设定等式或模型，而是通过模拟输入与输出之间复杂的非线性关系来处理数据。
因为它可以处理多维数据，所以在金融领域中被广泛应用。
二、基于人工神经网络的企业财务风险预测模型基于人工神经网络的企业财务风险预测模型主要包括以下步骤：1.数据采集数据是构建模型的基础，因此需要采集财务数据和其他相关数据。
这些数据可以来自于公司自身，也可以来自于财务机构或其他数据提供商。
常用的财务数据包括资产负债表、利润表、现金流量表等。
2.数据预处理在将数据输入到人工神经网络中之前，需要进行数据清洗、缺失值处理、数据标准化等预处理。
这些步骤可以确保数据的正确性和可靠性。
3.构建模型构建模型需要确定输入层、隐层和输出层的结构和大小。
输入层需要包含所有的财务和其他相关数据。
隐层的大小和数量通常需要根据数据的复杂程度和预测的准确度来确定。
输出层可以是二元分类（公司正常或危险）或多元分类（规模较大、稳健和迅速发展）等。
4.训练模型将数据集分成训练集和验证集，通过训练集和交叉验证来调整模型参数和拓扑结构，以达到准确预测的目的。
基于神经网络的模型预测控制问题研究随着现代科技的发展和计算机技术的日新月异，神经网络技术已经被广泛应用于各个领域。
其中，在控制领域中，基于神经网络的模型预测控制（MPC）已经展现了很大的优势，成为了一种新型的控制技术。
在传统的控制方法中，我们需要建立完整的模型来进行控制。
而在基于神经网络的控制中，则是通过训练神经网络来逼近这个模型，从而实现智能化的控制。
由于神经网络具有非线性、自适应、泛化性强等优点，因此在处理复杂的、非线性的控制问题时，其优势更加明显。
在基于神经网络的MPC中，我们首先需要通过对控制对象进行建模，得到一个预测模型。
然后，通过神经网络对这个预测模型进行学习和逼近，得到一个更加精准的预测模型。
在此基础上，我们就可以将其应用于控制环节中，对需要控制的过程进行智能化的预测和控制。
需要注意的是，在使用神经网络进行MPC时，我们需要考虑许多因素。
首先是网络的架构。
不同的网络架构对MPC的性能和效果有着不同的影响。
因此，我们需要针对具体的控制问题选择合适的网络结构，以获得最佳的控制效果。
另外，在神经网络的训练过程中，我们需要考虑如何选择合适的学习算法和目标函数。
这些选择同样对神经网络的性能和训练效果产生着极大的影响。
因此，在进行神经网络的训练时，选择合适的学习算法和目标函数是非常必要的。
此外，在使用MPC进行实时控制时，我们还需要考虑计算时间和计算能力的问题。
因为MPC需要进行实时的预测和控制，所以控制系统的计算性能对其稳定性和效果具有重要影响。
因此，在进行MPC系统设计时，需要有足够的计算能力支撑控制系统的实时运行，并对计算时间进行充分的考虑。
总之，基于神经网络的MPC是一种新型的控制技术，可以在非线性、复杂的控制问题中展现出其优势。
但是，在进行具体的应用时，需要对网络架构、学习算法、目标函数等进行合理的选择，并考虑计算时间和计算能力的问题，才能获得最佳的控制效果。
随着神经网络技术的持续发展和应用，相信基于神经网络的MPC 在实际工程领域中将会得到更加广泛的应用和发展。
网络遥操作机器人系统神经网络预测控制仿真研究
徐晶晶;芮素波;曾庆军
【期刊名称】《江苏科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2008(022)001
【摘要】为了改善网络随机时延影响网络遥操作机器人系统稳定运行的问题,采用RBF神经网络对网络实测时延进行预测,取得较好的预测效果.结合Smith预估控制,提出了一种基于网络实测时延的遥操作机器人系统神经网络预测控制新方法,仿真实验结果表明了该方案的有效性和鲁棒性.
【总页数】5页(P48-51,72)
【作者】徐晶晶;芮素波;曾庆军
【作者单位】江苏科技大学,电子信息学院,江苏,镇江,212003;江苏科技大学,电子信息学院,江苏,镇江,212003;江苏科技大学,电子信息学院,江苏,镇江,212003
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
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5.网络遥操作机器人系统视频传输研究 [J], 石锦;曾庆军
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基于神经网络的预测控制模型仿真摘要：本文利用一种权值可以在线调整的动态BP神经网络对模型预测误差进行拟合并与预测模型一起构成动态组合预测器，在此基础上形成对模型误差具有动态补偿能力的预测控制算法。
该算法显著提高了预测精度，增强了预测控制算法的鲁棒性。
关键词：预测控制神经网络动态矩阵误差补偿1.引言动态矩阵控制(DMC)是一种适用于渐近稳定的线性或弱非线性对象的预测控制算法，目前已广泛应用于工业过程控制。
它基于对象阶跃响应系数建立预测模型，因此建模简单，同时采用多步滚动优化与反馈校正相结合，能直接处理大时滞对象，并具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。
但是，DMC算法在实际控制中存在一系列问题，模型失配是其中普遍存在的一个问题，并会不同程度地影响系统性能。
DMC在实际控制中产生模型失配的原因主要有2个，一是诸如建模误差、环境干扰等因素，它会在实际控制的全程范围内引起DMC的模型失配；二是实际系统的非线性特性，这一特性使得被控对象的模型发生变化，此时若用一组固定的阶跃响应数据设计控制器进行全程范围的控制，必然会使实际控制在对象的非建模区段内出现模型失配。
针对DMC模型失配问题，已有学者进行了大量的研究，并取得了丰富的研究成果，其中有基于DMC控制参数在线辨识的智能控制算法，基于模型在线辨识的自校正控制算法以及用神经元网络进行模型辨识、在辨识的基础上再进行动态矩阵控制等。
这些算法尽管进行在线辨识修正对象模型参数，仍对对象降阶建模误差(结构性建模误差)的鲁棒性不好，并对随机噪声干扰较敏感。
针对以上问题，出现了基于误差校正的动态矩阵控制算法。
这些文献用基于时间序列预测的数学模型误差代替原模型误差，得到对未来误差的预测。
有人还将这种误差预测方法引入动态矩阵控制，并应用于实际。
这种方法虽然使系统表现出良好的稳定性，但建立精确的误差数学模型还存在一定的困难。
本文利用神经网络通过训练学习能逼近任意连续有界函数的特点，建立了一种采用BP 神经网络进行预测误差补偿的DMC预测控制模型。
其中神经网络预测误差描述了在预测模型中未能包含的一切不确定性信息，可以归结为用BP神经网络基于一系列过去的误差信息预测未来的误差，它作为模型预测的重要补充，不仅降低建立数学模型的负担，而且还可以弥补在对象模型中已简化或无法加以考虑的一切其他因素。
本文通过进行仿真，验证了基于神经网络误差补偿的预测控制算法的有效性及优越性，从而增强了动态矩阵控制算法的鲁棒性。
2.BP神经网络模型BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。
2.1 BP模型建立BP网络模型包括其输入输出模型、作用函数模型、误差计算模型和自学习模型。
（1）节点输出模型隐节点输出模型：Oj=f(∑Wij×Xi-q j) (1)输出节点输出模型：Yk=f(∑Tjk×Oj-q k) (2)f-非线形作用函数；q -神经单元阈值。
（2）作用函数模型作用函数是反映下层输入对上层节点刺激脉冲强度的函数，又称刺激函数，一般取为(0,1)内连续取值Sigmoid函数： f(x)= 1/(1+e-x) （3）（3）误差计算模型误差计算模型是反映神经网络期望输出与计算输出之间误差大小的函数：Ep=1/2×∑(tpi-Opi)2tpi- i节点的期望输出值；Opi-i节点计算输出值。
(4) （4）自学习模型神经网络的学习过程，即连接下层节点和上层节点之间的权重拒阵Wij的设定和误差修正过程。
BP网络有师学习方式-需要设定期望值和无师学习方式-只需输入模式之分。
自学习模型为△Wij(n+1)= h×Фi×Oj+a×△Wij(n) (5) h-学习因子；Фi-输出节点i的计算误差；Oj-输出节点j的计算输出；a-动量因子。
2.2 BP网络模型的缺陷分析及优化策略（1）学习因子h 的优化采用变步长法根据输出误差大小自动调整学习因子，来减少迭代次数和加快收敛速度。
h =h+a×(Ep(n)- Ep(n-1))/ Ep(n)a为调整步长，0~1之间取值（6）（2）隐层节点数的优化隐层节点数的多少对网络性能的影响较大，当隐节点数太多时，会导致网络学习时间过长，甚至不能收敛；而当隐节点数过小时，网络的容错能力差。
利用逐步回归分析 法并进行参数的显著性检验来动态删除一些线形相关的隐节点，节点删除标准：当由该节点出发指向下一层节点的所有权值和阈值均落于死区（通常取±0.1、±0.05等区间）之中，则该节点可删除。
最佳隐节点数L 可参考下面公式计算：L=(m+n)1/2+c (7) m-输入节点数；n-输出节点数；c-介于1～10的常数。
（3）输入和输出神经元的确定利用多元回归分析法对神经网络的输入参数进行处理，删除相关性强的输入参数，来减少输入节点数。
（4）算法优化由于BP 算法采用的是剃度下降法，因而易陷于局部最小并且训练时间较长。
用基于生物免疫机制地既能全局搜索又能避免未成熟收敛的免疫遗传算法IGA 取代传统BP 算法来克服此缺点。
2.3 BP 神经网络仿真假设备控对象的近似数学模型为： 2()(1)()(1)1(1)a k yout k yout k u k yout k -=+-+-（8）式中，系统a （k ）是慢时变的，0.1() 1.2(10.8)ka k e-=-。
神经网络的结构选择2-6-1，学习速度 η=0.5和惯性系数α=0.05，输入指令信号为：rin(k)=0.5*sin(6*л*t)。
仿真程序： clear all; close all; xite=0.50; alfa=0.05; w2=rand(6,1); w2_1=w2;w2_2=w2; w1=rand(2,6); w1_1=w1;w1_2=w1; dw1=0*w1; x=[0,0]'; u_1=0; y_1=0; I=[0,0,0,0,0,0]'; Iout=[0,0,0,0,0,0]'; FI=[0,0,0,0,0,0]'; ts=0.001; for k=1:1:1000 time(k)=k*ts; u(k)=0.50*sin(3*2*pi*k*ts);a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));y(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;for j=1:1:6I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endyn(k)=w2'*Iout;e(k)=y(k)-yn(k);w2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w 2_2);for j=1:1:6FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j)))^2; endfor i=1:1:2for j=1:1:6dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i); endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2);x(1)=u(k);x(2)=y(k);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;u_1=u(k);y_1=y(k);endsubplot(2,1,1);plot(time,y,'r',time,yn,'b');xlabel('times');ylabel('实际输出和仿真输出');grid onsubplot(2,1,2);plot(time,y-yn,'r');xlabel('times');ylabel('error');grid on00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-2-1012times实际输出和仿真输出0.10.20.30.40.50.60.70.80.91-2-1.5-1-0.500.5timese r r o r图2-1 神经网络仿真图3．动态矩阵控制DMC 算法分为三部分:预测模型、滚动优化和反馈校正。
3.1 预测模型在DMC 算法中，首先需要测定对象单位阶跃响应的采样值)(iT a a i =,i=1,2,……。
其中，T 为采样周期。
对于渐进稳定的对象，阶跃响应在某一NT N =t ，后将趋于平稳，以至i a (i>N)与N a 的误差和量化误差及测量误差有相同的数量级，因而可认为，N a 已近似等于阶跃响应的稳态值)(∞=a a S 。
这样，对象的动态信息就可以近似用有限集合{}N a a a ⋯⋯21,加以描述。
这个集合的参数构成了DMC 的模型参数，向量a={}N a a a ⋯⋯21,称为模型向量，N 称为模型时域长度。
虽然阶跃响应是一种非参数模型，但由于线性系统具有比例和叠加性质，故利用这组模型参数{}i a ，已足以预测在任意输入作用下系统在未来时刻的输出值。
在t=kT 时刻，假如控制量不再变化时系统在未来N 个时刻的输出值为)(~),2(~),1(~000k N k y k k y k k y +⋯⋯++，,那么，在控制增量)(k u ∆作用后系统的输出可由)()(~)(~01k u a k y k y N N ∆+= （3-1） 预测，其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡++=)(~)1(~)(~000k N k y k k y k y N 表示在t=kT 时刻预测的尚无)(k u ∆作用时未来N 个时刻的系统输出。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡++=)(~)1(~)(~111k N k y k k y k y N 表示在t=kT 时刻预测的有控制增量)(k u ∆作用时未来N 个时刻的系统输出。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=N a a a 1为阶跃响应模型向量，其元素为描述系统动态特性的N 个阶跃响应系数。
式中，上标~表示预测，k i k +表示在t=kT 时刻预测t=(k+i)T 时刻。
同样，如果考虑到现在和未来M 个时刻控制增量的变化，在t=kT 时刻预测在控制增量)(k u ∆,⋯,)1(-+∆M k u 作用下系统在未来P 个时刻的输出为)()(~)(~0k u A k y k y M P PM ∆+= （3-2） 式中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡++=)(~)1(~)(~000P k N k y k k y k y 为t=kT 时刻预测的无控制增量时未来P 个时刻的系统输出。
