MPC预测控制算法中的DMC算法simulink仿真文件，详细原理和工程说明见博客：https://blog.csdn.net/qq_33243369/article/details/89408341

对于双输入双输出系统的模型预测控制（DMC）的MATLAB实现，能直接运行得到结论，是学习DMC的一个较好的资源。

基于MATLAB的分布式模型预测控制工具箱--DMPC

针对暖通空调(HVAC)系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测控制方法。该方法利用LSSVM建立HVAC系统预测模型并预测系统的输出值,引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造加权预测控制性能指标。由PSO算法滚动优化得到系统的最优控制量。利用该控制方法对一个HVAC系统进行仿真实验,结果表明该方法具有较好的控制效果。

神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATLAB实现神经模糊预测控制及其MATL

MPC预测控制算法中的DMC算法simulink仿真文件

mpc.txt

讨论按极点配置方法的设计问题, 给出极点可任意配置的充分必要条件。基于状态空间模型,
给出按极点配置方法设计时选取预测时域的方法。 通过引入控制作用衰减系数及状态反馈加权系数, 状
态反馈预测控制系统的极点可任意配置。设计参数实时在线调整方便, 增强了预测模型的适应范围, 使
预测控制系统具有较好的控制性能和鲁棒性。

matlab求导代码gpmpc MATLAB中的高斯过程模型预测控制 ================================================== ========= 因为， 此代码最初是为个人使用而开发的 我的编码风格是无风格 代码很难理解，因为没有注释 我很忙 所以， 如果您认为此代码有用，请在提出问题时随时询问 任何意见和建议都是VERYYYYYYYYYYYYYYYYYY欢迎您。 ================================================== ========= 使用此代码之前，请先安装PILCO（我使用PILCO计算GP预测和偏导数） 或者

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