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基于SVM的网络广义预测控制系统的研究的开题报告

一、选题背景及意义

网络广义预测控制系统是一种先进的控制方式，可以满足复杂工业过程的控制需求。其中，SVM（SupportVectorMachine，支持向量机）作为一种强大的模型拟合方法，受到广泛关注。在现代工业控制中，SVM模型已经用于模型辨识和预测等方面。结合SVM模型和网络广义预测控制系统，可以较好地解决实际工业过程中存在的多项不确定性问题，提高控制系统的鲁棒性和控制精度，具有重要的理论研究和实际应用价值。

二、研究内容及目标

本项目旨在研究基于SVM的网络广义预测控制系统，实现数学模型的优化建立，从而为工业过程的精确控制提供更优化、更精确的方法。在实现该系统的过程中，需要解决以下的重要问题：

1.建立SVM模型并进行网络广义预测控制。

2.实现控制系统的网络通信和数据传输，保障信息的及时更新和传递。

3.建立多变量系统的数学模型，提高控制精确度和稳定性。

4.设计系统的控制策略，满足工业过程的控制要求。

三、研究方法与步骤

1.研究网络广义预测控制系统的基本原理，建立数学模型。

2.采用SVM模型拟合样本数据，并在其基础上建立预测模型。

3.实现控制系统的网络通信和数据传输，建立实时控制模块。

4.设计多变量系统的数学模型，提高控制精确度和稳定性。

5.设计并改进控制策略，根据实际过程优化参数的选择，实现控制效果的最优化。

四、研究成果及应用前景

本项目将研究基于SVM的网络广义预测控制系统，设计控制策略，并进行比较与验证，取得如下研究成果：

1.建立基于SVM的网络广义预测控制系统，提高工业过程控制的精度和鲁棒性。

2.实现控制系统的稳定性和可靠性。

3.实现系统的自适应性，适应不同的控制环境。

我们相信，在实现这些目标的基础上，本研究将在各行业领域产生重要的理论研究和实际应用价值，为实现高效、经济、可持续的工业化生产控制提供科学、可靠的技术保障，具有重要的应用前景。