首先详细地介绍了基于标准模型和基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络的系统结构和学习算法及其MATLAB实现；然后重点介绍了自适应神经模糊系统及其MATLAB实现和自适应神经模糊推理系统在建模中的应用；最后介绍了模糊聚类及其MATLAB实现。模糊聚类自身是一种特殊的模糊逻辑，既可以单独使用模糊聚类来解决一些问题，也可以把模糊聚类与自适应神经模糊推理系统结合起来。 重点在于介绍这些系统和方法的基本概念以及应用，简化复杂的数学理论，指导读者借助MATLAB工具来辅助完成系统的设计以及计算的问题。

安全技术-网络信息-神经网络技术在预测控制中的应用研究.pdf

为了解决微电网自身分布式能源就地消纳及参与上层电网需求响应的功率调度问题，提出一种微电网多时间尺度需求响应资源优化调度方法。建立了微电网多时间尺度需求响应调度框架，结合微电网的运行成本和需求响应补偿收益建立了日前最优经济调度模型；为了校正可再生能源和负荷的预测偏差，基于模型预测控制(MPC)方法建立了以联络线功率偏差和储能荷电状态(SOC)偏差最小为目标的日内滚动优化调度模型，通过引入可调容量比例因子考虑了微电网联络线功率的调节能力，保证微电网在消纳可再生能源的同时具备一定的可调容量；以实际微电网示范工程为例分析验证了所提方法的有效性和可行性，实验结果表明所提框架可使微电网有效地参与短时需求响应市场。

多参数工具箱（或简称 MPT）是一个开源的、基于 Matlab 的工具箱，用于参数优化、计算几何和模型预测控制。wiki：https://www.mpt3.org/

永磁同步电机三矢量模型预测控制仿真，相比于单、双矢量效果最好

永磁同步电机三矢量模型预测控制仿真

永磁同步电机双矢量模型预测控制仿真，相比传统单矢量稳态性能更好

基于模型预测控制设计的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题，资料包含matlab程序与详细的建模过程，研究车辆转向的同学可以作为参考。 车辆在地面运动的动力学过程是非常复杂的，为了尽量描述车辆运动，需要建立复杂的微分方程组，并用多个状态变量来描述其运动。用于模型预测控制的模型只要能够表现出车辆运动学与动力学约束，就可以使模型预测控制器实现预定控制目的。本文通过建立能够尽量准确反映车辆运动特性，并且有利于模型预测控制器设计的简化车辆运动学模型。在此基础上，对建立的模型进行验证。

在MATLAB中，通过程序设计实现系统的模型预测控制

无偏模型预测控制综述.pdf