【预测模型】基于灰度模型预测房价matlab源码.zip

easyCNN，无需其他依赖，直接训练得到模型预测，C++实现，深度学习库，只能用来分类

基于模型预测算法的储能双层控制模型

* 前馈神经网络 [FFNN.ipynb] (models / FFNN.ipynb) * 简单移动平均线 [SMA.ipynb]（模型 / SMA.ipynb） * 加权移动平均线 [WMA.ipynb] (models / WMA.ipynb) * 简单指数平滑 [SES.ipynb] (models / SES.ipynb) * Holts Winters [HW.ipynb]（型号 / HW.ipynb） * 自回归综合移动平均线 [ARIMA.ipynb] (models / ARIMA.ipynb) * 循环神经网络 [RNN.ipynb]（模型/RNN.ipynb） * 长短期记忆单元 [LSTM.ipynb] (models / LSTM.ipynb) * 门控循环单元格 [GRU.ipynb] (models / GRU.ipynb) 短期电力负荷预测研究生项目中，数据取自德里国家负荷调度中心网站，在项目过程中实施了多种时间序列算法。

快速MPC（模型预测控制） 该存储库包含Matlab接口，该接口基于快速模型预测控制，将标准模型预测控制转换为快速模型预测控制。 快速的MPC类使用自定义的不可行的启动Newton求解器进行求解，以揭示MPC的结构。 描述 在传统方法中，解决了MPC问题，并且将第一控制步骤应用于系统，并且下一个积分状态形成了下一个MPC迭代的初始条件。 在这里，MPC的结构可用于加速结果。 当前实现是在时不变的系统动力学（相等约束）下执行的 在哪里， 上述问题转换为以下结构 在哪里， 本文中介绍了矩阵和结构的详细信息。 即将进行的更新将包括非线性快速MPC以及集成商 入门 克隆或下载存储库。 FAST MPC类需要各种输入，说明如下。 Q-状态阶段的费用 R-控制阶段成本 S-状态控制耦合成本 Qf-终端状态费用 q-线性状态成本 r-线性控制成本 qf-终端状态线性成本 x_min-状态

问题：已知1996——2010年某县粮食产量如下 218197 284265 289669 298027 300544 298070 301406 299896 306110 310860 312530 332530 324835 330565 337024，预测未来几年的产量。 思路一：连续四年（1996~1999）作为输入，接下来一年作为输出（2000年），依次类推。 分析结果：2000年到2010年预测精度如下（单位为%）： 0.010439 0.098969 0.195764 1.237752 0.476427 1.304098 0.671435 0.123782 0.181705 0.469992 0.347616 图形如下

无人驾驶汽车系统；事件触发控制；模型预测控制；路径跟随

pyMPC Python中的线性约束模型预测控制（MPC）： 在哪里 要求 pyMPC需要以下软件包： 麻木 科学的 matplotlib 安装 获取pyMPC项目的本地副本。 例如，运行 git clone https://github.com/forgi86/pyMPC.git 在终端中使用git克隆项目。 或者，从此下载压缩的pyMPC项目并将其解压缩到本地文件夹中 通过运行安装pyMPC pip install -e . 在pyMPC项目根文件夹中（文件setup.py所在的位置）。 支持平台 我们在以下平台上成功测试了pyMPC： 具有x86-64 CPU的PC上的Windows 10 具有x86-64 CPU的PC上的Ubuntu 18.04 LTS Raspbian PI 3 rev B上的Raspbian Buster 有关Raspberry PI平台的详

英语原文，MIMO系统 多模型预测控制

针对一类工业生产过程中实时跟踪问题，本文提出一种增量式模型预测控制算法，其基本思想是在预测模型中根据跟踪误差采用速度响应来建立预测模型，并在预测模型中采用控制量的增量软约束和在线滚动优化方法使其二次性能指标达到最优。理论分析和Matlab仿真实验结果表明，该控制算法能获得良好的跟踪性能、平稳的被控对象动态响应以及更强的闭环系统鲁棒性。