基于灰色系统的模型预测与控制策略研究

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灰色系统理论自1982年问世以来,理论研究与应用都取得了很大的进展。灰色建模的优点是可以基于贫信息、少数据、在线自适应。灰色预测是灰色系统理论的一个重要方面,它利用己知的部分信息,建立灰色预测模型,从而确定系统未来的变化趋势。由于灰色预测模型能够根据现有的少量信息进行计算和推测,因而在许多领域得到了广泛的应用。预测控制与智能控制算法的结合是当前预测控制算法研究的一个主要的方向。 本文主要研究了灰色系统理论结合智能预测控制方法在时间序列预测和控制系统预测控制两个领域中的应用,最后通过仿真验证了有效性。 本文的创新内容有以下几点: 1、根据BP神经网络和灰色系统的基本理论,在现有的灰色神经网络模型理论的基础上,建立了组合灰色遗传优化神经网络的预测模型。实证分析结果表明了该方法具有较精确的预测效果,可以作为一种有效的预测工具。 2、在灰色广义预测控制算法中,考虑到GM(1,2)预测中背景值取值方法的不足,引入背景值最佳生成系数,得到新的背景值计算式;并对预测模型中的最佳生成系数估计计算进行了详细论述。仿真表明,此方法具有较好的拟合精度和预测效果。 3、本文提出一种基于GM(1,2)模型的模糊预测控制方法。在灰色模糊预测控制算法中,对模糊预测控制器和预测步长的自调节机制加入了寻优算法,以改善系统的控制效果。仿真结果表明,该方法是有效可行的。 最后对全文的工作进行了总结,分析了存在的问题,并对灰色系统理论和智能预测控制方法的应用研究前景进行了展望。
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