一种基于Transformer的模型预测控制

本发明适用于模型预测控制技术领域，提供了一种基于Transformer的模型预测控制，基于Transformer学习数据的复杂依赖性，提高了控制系统处理具有复杂依赖关系和动态变化的时间序列数据的能力。使用Transformer编码器捕捉状态空间模型中状态信息的动态变化，提升了预测精度；利用元学习快速调整模型及时应对环境动态的变化。使用了MAML训练算法，能够通过少量梯度更新迅速适应新任务，显著减少了运算需求，提升了计算效率；基于Transfor mer的元学习模型预测未来输出，优化MPC，提高控制系统的鲁棒性。引入在线学习机制，使得系统能够连续学习和快速适应新的操作条件，进一步提高系统灵活性。