Prediktivní řízení procesů je metoda regulace vhodná pro řízení různých typů systémů, která je založená na myšlence využití predikce budoucího chování systému a její optimalizace. Běžně se pro predikci chování využívá modelu systému, a proto je nutné pro správnou funkci prediktivního řízení provést jeho správný výběr a určit jeho parametry. Cílem této práce je aplikace některých prvků umělé inteligence ve vhodných oblastech prediktivního řízení, zejména využití jednoduchých evolučních algoritmů v rámci optimalizace a neuronových sítí jako nelineárních modelů. Je prokázáno, že kromě klasických optimalizačních algoritmů je možné použít i jednoduché evoluční algoritmy pro optimalizaci predikce, přičemž výpočetní náročnost může být srovnatelná. Dále se práce zabývá výběrem vhodných modelových systémů s pomalou dynamikou, jejich odvozením a vytvořením nelineárních modelů v podobě škálovatelných neuronových sítí. Potenciální výhodnost tohoto přístupu pro řízení systémů obtížně popsatelných či pro řízení systémů, jejichž matematicko-fyzikální popis není znám, byla v práci prokázána. Práce se také zabývá možností nasazení nalezených modelů na reálné systémy a stanovením nutných podmínek a požadavků pro jejich aplikaci.
| ISBN: | 978-80-7454-860-4 |
|---|
| EAN: | 9788074548604 |
|---|
| Počet stran |
54 stran |
| Datum vydání |
05. 11. 2019 |
| Pořadí vydání |
První |
| Jazyk |
český |
| Vazba |
e-kniha - pdf |
| Autor: |
Jan Antoš |
| Nakladatelství |
Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně |
| Tématická skupina |
999 - nezařazeno |
| Neprodejná publikace. Publikaci je možné poptávat zde: Volně dostupné na http://hdl.handle.net/10563/45829 |
|---|
Svaz českých knihkupců a nakladatelů