一种基于动态循环神经网络的异构商用车队列分布式模型预测控制方法及装置

本发明公开了一种基于动态循环神经网络的异构商用车队列分布式模型预测控制方法及装置，建立基于深度学习的车辆模型，引入动态循环神经网络(RNN)作为预测模型，并提出一种自适应更新律来动态调整RNN的权值，提高建模精度。本发明提出一种针对异构商用车队列的分布式模型预测控制系统，为领航车和跟随车分别设计多目标函数与约束，实现队列的纵横向耦合多目标分布式控制。针对纵横向耦合多目标分布式控制中的多目标优化问题，采用动态非支配排序遗传算法求解目标函数，以实现队列控制变量的实时调整，从而改善综合性能。