非線性系統神經網絡參數預測及控制（簡體書）

本書在簡要介紹神經網絡理論的基礎上，對人工神經網絡控制系統的設計及其應用進行了較深層次的理論分析與綜合，包括神經網絡在建模與控制中的實際應用。本書主要研究了神經網絡在非線性系統控制中的應用，為解決非線性建模和非線性系統魯棒控制方面存在的問題提供了思路。
本書內容嚴謹、材料翔實、自成體系，既有理論分析與綜合，又有實際系統的設計與應用，在強調基礎理論和系統性的同時，著重反映人工神經網絡在自動控制領域的最新研究成果。本書不僅有理論推導，還注重所研究算法的實際應用，深入淺出，便于讀者了解和掌握運用神經網絡理論進行控制系統設計的方法。
本書可供在智能科學、系統科學、計算機科學、應用數學、自動控制等領域從事研究的廣大科技人員參考，也可作為高等院校相關專業師生的參考用書。

魏東，女，1968年生，重慶市人，畢業于北京航空航天大學，取得博士學位，曾在英國Glamorgan大學進修，北京市自動化學會會員。多年從事計算機控制、智能控制和智能建築方面的研究和教學工作。近年來主持或參加了多項省部級、北京市教委的科研項目，曾獲得部級科技進步獎，多篇論文被EI收錄。主編、參編了多部教材、著作、譯著。

前言
本書中的主要文字符號
第1章 緒論
1.1 選題背景與研究意義
1.2 神經網絡控制
1.3 神經網絡用于非線性建模及其泛化問題
1.4 最優控制
1.5 預測控制
1.6 逆控制
1.7 暖通空調系統控制
1.7.1 變風量（VAV）空調系統
1.7.2 蓄能空調系統
1.7.3 PMV指標
1.8 全書內容導讀
1.8.1 主要研究內容
1.8.2 章節內容安排
第2章 神經網絡基礎
2.1 人工神經網絡系統的基本功能及其屬性
2.1.1 神經網絡的基本功能
2.1.2 神經網絡的基本機理和結構
2.2 神經網絡的發展概況
2.2.1 神經網絡產生和發展的歷史
2.2.2 神經網絡當前的發展和問題
2.3 控制系統中常用的神經網絡結構
2.3.1 前饋網絡
2.3.2 反饋網絡
2.3.3 自組織網絡
2.4 神經網絡建模與辨識概述
2.4.1 非線性系統辨識的一般模型
2.4.2 神經網絡辨識的理論依據與辨識結構
2.4.3 神經網絡辨識的特點
2.5 神經網絡控制方法概述
2.5.1 NN學習控制
2.5.2 NN直接逆控制
2.5.3 NN內模控市0
2.5.4 NN預測控制
2.5.5 多層NN控制
2.5.6 分級NN控制
2.5.7 神經網絡專家控制系統
2.5.8 神經網絡模糊邏輯控制
2.5.9 NN自適應控制
2.6 本章小結
第3章 預測控制的基本原理和方法
3.1 預測控制的產生和發展
3.2 預測控制的基本原理
3.2.1 預測模型
3.2.2 滾動優化
3.2.3 反饋校正
3.3 模型預測控制統一數學描述
3.4 模型預測控制參數調整與設計
3.5 本章小結
第4章 神經網絡用于非線性模型辨識和時間序列預測
4.1 神經網絡泛化問題
4.1.1 神經網絡的結構復雜性
4.1.2 正規化方法
4.1.3 最優停止法
4.1.4 正規化方法與最優停止法相結合
4.2 基於貝葉斯方法的神經網絡非線性模型辨識
4.2.1 貝葉斯推理
……
第5章 時滯非線性系統神經網絡自校正預測控制
第6章 神經網絡非線性多步預測逆控制
第7章 變風量空調系統動態特性及控制
第8章 神經網絡非線性預測優化控制
參考文獻