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應用循環神經網路實現主動式定速巡航系統

為了解決MPC stock的問題，作者沈士堯 這樣論述：

根據內政部警政署交通事故資料統計，交通事故中常見的原因包含與前車車距過於接近以及駕駛員開車不專心，因此目前許多車輛都配備有主動式定速巡航控制系統(Adaptive Cruise Control, ACC)。透過該系統可以幫助駕駛有效的與前車保持車距，並且可以減緩駕駛員的疲勞，讓道路安全更有保障。但由於駕駛者的開車習慣不同，系統功能又無法滿足每位駕駛者，造成使用者對系統的不信任度提高，因此本論文使用循環神經網路(Recurrent neural network, RNN)進行訓練，學習駕駛者開車習慣，達到個人化的要求。從實驗可得知，基於本論文所提出的模型中，預測結果與實際結果之間的平均絕對百分

比誤差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)為15.71%，比近年來同樣以深度學習為架構的相關文獻比較之下，所提出的方法可讓MAPE下降率至少降低25.4%，在駕駛安全性上相對有所提升。

模擬移動床數位化與控制器之研究

為了解決MPC stock的問題，作者謝超凡 這樣論述：

模擬移動床（Simulated moving bed 簡稱為SMB）是化學物料分離的一種重要技術，SMB系統是一個複雜的非線性系統，它是由色譜柱或類似柱體的固定床串聯而成，通過一定時間間隔的閥門切換來實現物料的分離。SMB不僅對參數的變化敏感，而且容易受到外界因數的幹擾，在實際生產過程中，系統的運行往往會偏離最佳操作條件，很難對SMB色譜分離過程進行控制。因此，在實際的生產過程中，需要設計一種能適應參數變化的調適性控制器。由於實驗對真實的模擬移動床來說，原料的耗費與設備操作成本過高，要直接在設備上進行控制器的設計和測試是非常困難，因此本研究主要是進行電腦模擬方式，進行SMB分離過程的數位化與

控制研究。研究論文首先採用Crank-Nicolson方法對SMB系統進行數位化模擬分析，進而探討控制器的設計，其次；我們分析了SMB離散模型的穩定性和誤差收斂性，證明該SMB動態模型可有效的穩定，最後，我們分析區域體量流速對分離純度的敏感性研究，通過該過程的分析，就可以使用控制器對區域流速進行控制，進而得到目標物的濃度和純度值。在研究中，我們所使用的控制器包括PID, PSD單神經元, Fuzzy, TSK Fuzzy, Advanced Fuzzy, and Adaptive Fuzzy Neural Network，並分析各個控制器的優點和不足之處。最後，通過與傳統控制器的比較，發現具有

自我調整能力的模糊神經網路控制器比其它控制器具有更強的強健性和適應性。