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文档简介

有界导数神经网络非线性预测控制应用研究的开题报告一、研究背景预测控制在现代控制理论中具有重要的地位，在工业控制、航空航天、化工、能源等领域得到广泛应用。然而，传统的预测控制方法存在模型辨识难、模型误差大、计算量大等问题，在实际应用中存在较大限制。神经网络具有自适应性和非线性映射能力，因此在预测控制中得到了广泛应用。然而，传统的神经网络在应用中也存在一些问题，如训练时间长、容易陷入局部极小值等。有界导数神经网络是近年来发展起来的一种新型神经网络，具有快速训练、不易陷入局部极小值等特点，因此被广泛应用于预测控制领域。二、研究内容本文将系统研究有界导数神经网络在非线性预测控制中的应用。具体研究内容包括：1.研究有界导数神经网络的基本原理和特点。2.研究有界导数神经网络在非线性预测控制中的应用方法。3.利用有界导数神经网络设计非线性预测控制器，并进行仿真验证。4.与其他预测控制方法进行对比分析，探讨有界导数神经网络在实际应用中的优势和局限性。三、研究意义本文将系统研究有界导数神经网络在非线性预测控制中的应用，可为实际控制系统的设计和应用提供参考和借鉴。同时，通过对有界导数神经网络的研究，也可为神经网络的进一步优化和发展提供经验和思路。四、研究方法本文主要采用实验研究方法，包括文献调研、模型建立、仿真实验等。具体步骤如下：1.调研相关文献，了解有关有界导数神经网络和预测控制的研究现状和进展。2.研究有界导数神经网络的基本原理和特点。3.研究有界导数神经网络在非线性预测控制中的应用方法。4.设计非线性系统的数学模型，使用有界导数神经网络进行预测控制。5.利用MATLAB等软件进行仿真实验，验证有界导数神经网络在非线性预测控制中的应用效果。6.对比分析有界导数神经网络和其他预测控制方法在应用中的优缺点。五、预期成果本文预期达到以下研究成果：1.系统了解有界导数神经网络在预测控制中的应用方法和特点。2.利用有界导数神经网络设计非线性预测控制器，并进行仿真验证。3.与其他预测控制方法进行对比分析，探讨有界导数神经网络在实际应用中的优势和局限性。4.对神经网络的优化和发展提供经验和思路。六、研究计划1.第一阶段（1-2周）：调研相关文献，了解有界导数神经网络和预测控制的研究现状和进展。2.第二阶段（2-3周）：研究有界导数神经网络的基本原理和特点。3.第三阶段（2-3周）：研究有界导数神经网络在非线性预测控制中的应用方法。4.第四阶段（3-4周）：设计非线性系统的数学模型，使用有界导数神经网络进行预测控制。5.第五阶段（3-4周）：利用MATLAB等软件进行仿真实验，验证有界导数神经网络在非线性预测控制

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