MPCC与FOC相似，但不是所使用电流的SVM预测算法。 预测方程是通过离散感应电机方程获得的。 但是在这个模型中不包括加权因子，因此电流失真更多，可以通过添加加权因子或最佳预测方程来改善。 使用的逆变器型号为 3 级 NPC。

减灾战略 该存储库是本文的伴侣 K.J. Kircher and K.M. Zhang. "Model Predictive Control of Thermal Storage for Demand Response." In American Control Conference, Proceedings of the 33rd (2015). 它模拟了各种控制策略，用于在复杂，确实存在的经济环境中为商业建筑降温。 从Matlab包装器TSDR.m开始。 将其和文件夹“子功能”添加到您的路径。 运行优化例程需要CVX工具箱，该工具箱可从免费获得。 代码中的注释应从那里解释事情。

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。

简单的MPC源程序，其中包括一个简单的主程序以及一个实现MPC功能的子程序

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风机经济模型预测控制

本文将主要讲述如何使用BLiTZ（PyTorch贝叶斯深度学习库）来建立贝叶斯LSTM模型，以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。 原创文章 54获赞 109访问量 18万+ 关注 私信 展开阅读全文 作者：deephub

离散控制Matlab代码

LSTM_Stock_Predictor 由于加密货币投机活动的波动性，投资者通常会尝试结合社交媒体和新闻文章的观点来帮助指导其交易策略。 这样的指标之一就是 ，它试图使用各种数据源来产生加密货币的每日FNG值。 让我们使用FNG值和简单的收盘价来构建和评估深度学习模型，以确定FNG指标是否为加密货币提供比正常收盘价数据更好的信号。 我们将使用深度学习递归神经网络来建模比特币收盘价。 一个模型将使用FNG指标来预测收盘价，而第二个模型将使用收盘窗口来预测第n个收盘价。 方法： 准备数据以进行培训和测试 我们将使用n天窗口的时间窗口对数据进行切片。 对于Fear and Greed模型，我们将使用FNG值来尝试并预测收盘价。 对于收盘价模型，我们将使用之前的收盘价来尝试并预测下一个收盘价。 在每个模型中，我们将使用70％的数据进行训练，并使用30％的数据进行测试 使用MinMax

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