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所以我想使用神经网络作为我学习的 Python 中 MPC 控制的动态模型函数。我还没有找到任何使用 CASADI、GEKKO、do-mpc 等开源优化包执行此操作的示例/文档？有没有人有一些参考/建议来实现这一目标？谢谢

编辑 01 a) 我尝试过 CASADI + tensorflow 模型 CASADI 有一篇关于如何将 tensorflow 模型与 CASADI 一起使用的博客。我完全不确定我是否正确地完成了实施，因为显然我没有得到预期的结果。b) 在 Internet 上查看“mpc.Pytorch”库，它是一个 mpc 工具箱，它也提供了 nn 个模型。不确定其能力 C) 基于 CASADI 的 do-mpc 计划集成 NN 模型。d）@john gekko 提到的能够在 mpc 中使用 NN。

有人知道其他方法吗？

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这是一个使用神经网络和 MPC 的示例：TCLab G - Nonlinear MPC。一种可能更好的方法是使用 LSTM 来模拟控制（PID 或 MPC），如Towards Data Science中的一系列文章所示。这种方法也是许多使用解决方案存储和检索方法的明确 MPC 出版物的基础。我发表了一篇关于这种方法的文章，其中包括 ISAT 和神经网络的案例研究。

Hedengren, JD 和 Edgar, TF，使用原位自适应制表的近似非线性模型预测控制，计算机和化学工程，第 32 卷，第 706-714 页，2008 年。预印本

使用存储和检索方法，您无需在每个循环中求解 MPC 应用程序，只需使用基于先前 MPC 移动训练的机器学习预测。

于 2021-01-14T21:18:37.213 回答