MATLAB编写的AR模型预测数据，此方法常用语电力系统中预测短期负荷数据。

车辆路径matlab代码

Alberto Bemporad大神讲的研究生课程，资源是去年从他的官方网站下载的，他的资源一直在更新，都是开源的 我目前在用MPC在轮式机器人上做轨迹跟踪，对这方面感兴趣的小伙伴欢迎私信跟我交流~~~

基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题研究

国王郡房屋定价回归分析 （技术演示文稿位于Final Notebook.ipynb 介绍 该项目使用线性回归模型来最好地预测华盛顿州西雅图市的房价。 资料总览 提供的数据集代表在华盛顿州金斯县出售的17,290处物业。 对于每个属性，我们都得到了有关平方英尺，房屋状况，房间数和浴室数量，位置，出售日期等其他详细信息。 探索性数据分析 提供的数据干净整洁，没有任何空值，因此为我们的EDA准备的大多数数据都与处理离群值有关。 在浏览我们的数据时，很清楚地理位置与房价之间的关联性。 您可以在下面的热图和邮政编码条形图中看到该县某些地区的平ASP格比其他地区的平ASP格高多少。 在EDA流程中，对统计进行了以下测试： 位于KC北部与KC南部的平均房价-存在统计差异； 北部的房屋平ASP格较高。 有海滨和没有海滨的房屋的平均房价-存在统计差异，海滨房屋的均值较高。 某些等级的房屋的平均房

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的非线性模型预测控制系统,利用RBF神经网络的非线性拟合性,构建一个神经网络预测器(NNP)来预测模型未来时刻的输出值.然后利用神经网络控制器(NNC)实现基于模型的预测控制.仿真结果表明此方法具有较好的控制效果,并且在有扰动和模型失配的情况下,表现了良好的鲁棒性.

通过拟合一个ARMA模型来对上证指数的收盘价进行预测，使用的数据是腾讯财经提供的数据，首先进行平稳性检验，其次是进行一阶差分处理，差分后的数据再拟合ARMA模型，再进行ARCH效应检测，拟合GARCH模型，最后进行预测

时间序列，模型、预测。以ARMA (1, 1) 模型为例具体介绍点预测方法；以MA (1) 模型为例具体介绍区间预测方法；用EViews进行预测

本文的目的是基于MATLAB灰色模型研究雄安新区的大气污染物[1]。 从2011年至2016年，分析了雄安三个县监测点的二氧化硫（SO2），二氧化氮（NO2）和可吸入颗粒物（PM1O）的结果。 根据国家环境空气质量标准[2]，基于MATLAB中的灰色模型对雄安新区的空气质量进行了合理评价。 从模型中污染因子的权重来看，二氧化硫（SO2）是雄安新区空气质量的控制因素，二氧化氮（NO2）的重量逐渐增加。 通过综合数据分析获得了三种污染物的主要来源，并根据主要空气污染物的质量浓度建立了灰色模型，并对灰色预测模型进行了检验。 实验结果表明，该模型可以有效地应用于环境空气质量的预测。 在此基础上，得出了雄安新区大气环境质量现状及改进建议。

MPC-模型预测控制-吉林大学-陈虹-教材-扫描版-高清 通俗易懂的教材