非線形システムのためのデータ駆動型経済予測制御

本論文は、非線形システムにおける経済的パフォーマンスを最適化するための新しいデータ駆動型制御アプローチを提案しており、非線形性と制約という課題に対処しています。ニューラルネットワークを用いたリフティングと、制御のための凸最適化の組み合わせは有望です。産業事例研究への応用は、この研究の実用的な関連性を強めています。

• •非線形システムのためのデータ駆動型経済予測制御方法を提案。
• •非線形性を近似するためにニューラルネットワークを使用。
• •制御問題を凸最適化問題として定式化。
• •産業事例研究（水処理、炭素回収）を通じて有効性を実証。