利用模型预测控制算法有效的控制的变流器的工作状态，模型中包括预测控制的实现步骤以及实现的效果。模型中包括光伏，变流器，储能等环节。

针对高比例风电接入下电网电压快速、频繁波动的问题，提出了基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度电网无功电压优化控制方法。在日前优化安排离散无功补偿设备的基础上，日内采用基于MPC的滚动优化及校正控制思路，利用连续无功补偿装置对电压进行控制。首先，建立基于灵敏度的电网电压预测模型，预测得到未来多个时刻的电网电压运行状态；然后，以未来多个时刻的电网电压预计控制偏差最小为优化目标，建立日内滚动优化控制模型，求解得到连续无功补偿装置的无功控制计划，并通过电压控制偏差校正，完成日内无功电压模型预测控制；最后，以我国“三北”地区某风电场集群为例进行仿真计算，通过与传统电压控制方法进行对比，验证所提方法在提高电压控制水平方面的可行性和有效性。

百度网盘AI大赛表格结构检测第七名模型+预测文件 使用轻量级卷积模型LCNet+LCPAN+PicroHead进行训练 目前排名为第七名，后续将继续更新和优化参数。

数据表+源码+报告 大三数据挖掘实验

使用随机森林、SVM、线性回归等常用机器学习模型预测肺癌患病数据集的存活时长。 随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

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第六章这些是 Elsevier 所著《模型预测控制的实用设计与应用》（电子书 ISBN：9780128139196，平装书 ISBN：9780128139189）第 6 章的文件。 在许多工业应用中，工厂的动态是非线性的。 经常被问到的问题是高度非线性的吗？ 我们可以使用线性控制器技术，例如 PID 吗？ 在本章中，将在控制器设计之前研究非线性。 将生成工厂运行范围内的响应面。 该表面将深入了解全系列所需的控制器数量。 然后设计了多个 MPC，并引入了开关逻辑的概念以及调整 MPC 控制器开关的挑战。 在 Chapter_6\Section_3 文件夹中，使用 Parallel Computing Toolbox 对船舶进行了 20 次模拟。 阅读并运行 Chapter_6_Section_3_Script.m 以进行模拟。 脚本中包含诸如从脚本更改 Simulink:registered: 参数、创建新文件名

电力需求预测：机器学习模型预测Sunyani和Nationwide的未来电力需求