随着现代科技的发展和计算机技术的日新月异，神经网络技术已经被广泛应用于各个领域。其中，在控制领域中，基于神经网络的模型预测控制（MPC）已经展现了很大的优势，成为了一种新型的控制技术。
在传统的控制方法中，我们需要建立完整的模型来进行控制。而在基于神经网络的控制中，则是通过训练神经网络来逼近这个模型，从而实现智能化的控制。由于神经网络具有非线性、自适应、泛化性强等优点，因此在处理复杂的、非线性的控制问题时，其优势更加明显。 神经网络预测在基于神经网络的MPC中，我们首先需要通过对控制对象进行建模，得到一个预测模型。然后，通过神经网络对这个预测模型进行学习和逼近，得到一个更加精准的预测模型。在此基础上，我们就可以将其应用于控制环节中，对需要控制的过程进行智能化的预测和控制。
需要注意的是，在使用神经网络进行MPC时，我们需要考虑许多因素。首先是网络的架构。不同的网络架构对MPC的性能和效果有着不同的影响。因此，我们需要针对具体的控制问题选择合适的网络结构，以获得最佳的控制效果。
另外，在神经网络的训练过程中，我们需要考虑如何选择合适的学习算法和目标函数。这些选择同样对神经网络的性能和训练效果产生着极大的影响。因此，在进行神经网络的训练时，选择合适的学习算法和目标函数是非常必要的。
此外，在使用MPC进行实时控制时，我们还需要考虑计算时间和计算能力的问题。因为MPC需要进行实时的预测和控制，所以控制系统的计算性能对其稳定性和效果具有重要影响。因此，在进行MPC系统设计时，需要有足够的计算能力支撑控制系统的实时运行，并对计算时间进行充分的考虑。
总之，基于神经网络的MPC是一种新型的控制技术，可以在非线性、复杂的控制问题中展现出其优势。但是，在进行具体的应用时，需要对网络架构、学习算法、目标函数等进行合理的选择，并考虑计算时间和计算能力的问题，才能获得最佳的控制效果。随着神经网络技术的持续发展和应用，相信基于神经网络的MPC在实际工程领域中将会得到更加广泛的应用和发展。
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