该工具箱包含一组 Matlab 函数，用于计算模型预测对观察的技能。 它的主要价值在于生成目标图和泰勒图。 模型预测技能的评估通常依赖于分析各种统计指标提供的值。 虽然这种分析在使用几个指标时可能相对简单，但在考虑多个模型预测时可能会变得复杂，无论是针对不同的模型参数化、多个参考或多个模型。 为了帮助进行这种分析，设计了数学图表以图形方式指示哪些模型提供了相对于所选参考的最佳预测技能。 两种易于解释并被广泛使用的特殊类型的图是目标图和泰勒图。 这些图表提供了一种方法，可以将多个模型的预测技能的统计量度编译成一个图表，便于比较和分析。

就在最近，一次偶然的机会学习了以下fbprophet时序预测模型，就决定使用这个框架来进行未来20天人数的预测。但是传染病模型通常比较复杂，此次使用此模型来预测，仅仅是用来练习，结果仅供参考。 fbprophet模型简介 这个模型（算法）是由facebook公司在2017年正式开源的，主要用于对时间序列进行预测。 这个模型上手非常容易，即便是很一般的数据分析师也能够做一个比较精准的预测。 该模型只需要设置基本配置,并传入指定格式的数据，就可以完成数据的预测。 整体框架分为Modeling、Forecast Evaluation、Surface Problems以及Visually Inspec

本文为模型预测控制（MPC）的理论和设计提供全面而基本的处理方法，强烈推荐作为入门模型预测控制书籍。

16StateMPC1是按照公式4-61

NBA预测 使用Python中的Logistic回归模型预测NBA比赛 模型 该模型使用从stats.nba.com刮取的八个因素来确定NBA游戏的预测结果。 每个统计数据都调整为每100个回合，以确保速度不会影响预测。 主队 胜率 篮板 营业额 正负 进攻等级 防守等级 真实投篮命中率 用法 安装 pip3 install -r requirements.txt 每日预测 打开nbaPredict.py 编辑对makeInterpretPrediction的调用，其中包含所需的比赛日期，赛季以及赛季的开始日期 通过终端或IDE运行程序 等待约1-3分钟，模型即可完成抓取统计信息并预测结果 输出结果作为主队击败客队的机会百分比 过去的预测 打开makePastPredictions.py 使用所需的开始日期，结束日期，季节，季节的开始日期和输出文件名来编辑对makePastPredictions的调用。 注意：开始日期应至少在季节开始后三天，且结束日期不包括在内。 通过终端或IDE运行程序 两个CSV文件将保存在Data文件夹中。 一个保存游戏数据，另一个保存游戏的预测。

文章采用ARIMA模型对我国"十二五"期间的能源消费总量进行预测。首先运用PASW statistics18软件中的预测模块对我国1978-2010年能源消费总量进行时间序列分析。然后对我国"十二五"期间的能源消费总量进行预测,并根据预测的结果给出相关的建议。

离散控制Matlab代码MPC脑血流 我们提出了一个控制框架，该模型统一了模型的预测控制和控制障碍函数，其中终端成本函数充当控制Lyapunov函数的稳定性。 这是本文的参考实现： 具有离散时间控制屏障功能的安全关键模型预测控制 | | 曾军，张自行车和库希尔·史瑞纳斯（Koushil Sreenath） 引用 如果您发现此代码在您的工作中很有用，请考虑引用： @article{zeng2021mpccbf, title={Safety-critical model predictive control with discrete-time control barrier function}, author={Zeng, Jun and Zhang, Bike and Sreenath, Koushil}, booktitle={2021 American Control Conference (ACC)}, year={2021} } 指示 分配了2D双积分器以避开障碍物到达原点的目标位置。 对于不同的控制器，我们分为三类： DCLFDCBF.m （DCLF-DCBF）， MPCCB

压缩包中包含4个文件，所以文件都需要放在同一目录下，且最好不要有中文路径，文件采用的是matlab 2018b版本，低于此版本可能打不开，解压后直接用simulink打开.slx文件就能运行，plot_1主要是车位尺寸和道路边界信息，可以在运行simulink文件前先在matlab运行plot_1，不要关闭绘图窗口，然后运行simulink文件，可以更直观的观察到车辆的运动，plot_2主要是绘图代码，具体内容可参考我写的文章《平行泊车系统路径跟踪控制（2）》

模型预测控制(MPC)是一类特殊的控制。它的当前控制动作是在每一个采样瞬间通过求解一个有限时域开环最优控制问题而获得。过程的当前状态作为最优控制问题的初始状态，解得的最优控制序列只实施第一个控制作用。这是它与那些使用预先计算控制律的算法的最大不同。本质上模型预测控制求解一个开环最优控制问题。它的思想与具体的模型无关，但是实现则与模型有关。

mpc_local_planner ROS软件包 mpc_local_planner软件包为2D导航堆栈的base_local_planner实现了一个插件。 它提供了具有最小时间和二次形式后退水平配置的通用且通用的模型预测控制实现。 有关自定义构建说明（例如，使用其他第三方求解器进行编译），请参见此 。 有关更多常规信息和教程，请参考 。 生成状态： ROS Melodic（ melodic-devel ）： 作者 克里斯托夫Rösmann 引用软件 由于开发工作花费了大量时间和精力，因此，如果您使用该软件来进行已发布的工作，请至少引用以下出版物之一。 主要论文与方法 C.Rösmann，A。Makarow和T. Bertram：基于具有非欧几里得旋转组的非线性模型预测控制的在线运动规划， ，2020年6月。 标准MPC和Hypergraph C.Rösmann，M.K