質問: mpcの予測モデルとしてニューラルネットワークを使用する方法 neural net fitting アプリを使用してモデルを作成し、そのモデルを予測モデルとしてmpcのシミュレーションをsimulink上で行おうとしています。 ニューラルネットワークモデルの作成は完了し、以前伝達関数を予測モデルとして使用していたsimulinkブロックの組み合わせと同様に、予測モデルのみをニューラルネットワークモデルに置き換えています。(参考までにモデル画像を貼ります) しかし、mpc designer の "define and linearize"ボタンをクリックすると、"direct feedthrough from manipulated variables to any output is not allowed." というエラーメッセージが出て、mpcコントローラのデザインが出来ません。mpc controllerのブロックを別の物に置き換えた方がいいのでしょうか? もしくは、ニューラルネットワークモデルを用いてmpcのシミュレーションを行う際に、伝達関数をモデルに使用していた時と比べて変更しなければならない点があるのでしょうか?また、非線形モデル予測制御を用いた方がいいのでしょうか? 建築学専攻のため知識不足な点は否めませんが、どうかご回答頂けると幸いです。
回答: 直接回答にはならないですが、ひとまず検索して引っかかった関連ページを紹介します。 ニューラルネットワークの使用例 simulink によるニューラル ネットワーク予測コントローラーの設計 そもそもエラーメッセージの direct feedthrough とは? direct feedthrough mpc modeling