在 python 中用 scikit-learn 库的 LogisticRegression 模型来实现逻辑回归。首先，自定义一组训练数据，包括输入特征和目标变量；然后，使用 LogisticRegression 类的 fit() 方法来训练模型。最后，用 predict() 方法来进行预测一组输入数据的结果。

中心差分matlab代码SkillMetrics工具箱 该工具箱包含一组Matlab函数，用于根据观察值计算模型预测的技巧。 它包括诸如均方根误差（RMSE）差异，中心均方根（RMS）差异和技能得分（SS）之类的度量标准，以及用于生成目标图和泰勒图的功能的集合。 工具箱更有价值的功能是目标图和泰勒图的绘图功能以及轻松自定义图的功能。 该工具箱包含有关泰勒图的入门知识，以及“示例”文件夹，其中包含示例Matlab脚本的集合，这些脚本显示了如何生成各种格式的目标图和泰勒图。 目标图有6个示例，泰勒图有7个示例，这些示例已从非常简单的图形逐步发展为更具个性化的图形。 这些示例系列提供了有关如何使用target_diagram和taylor_diagram函数的各种选项的简单教程。 它们还为将来如何制作具有特定功能的图提供了快速参考。每个脚本生成的图都是可移植网络图形（PNG）格式，并且文件名与带有后缀“ png”的脚本相同。 可以在“示例”文件夹中找到产生的图的示例，该文件夹的名称与脚本相同，并以“ _example.png”结尾。 例如，由target1.m生成的图被命名为target1_

一个简单的模型预测代码，是我以前的大作业。 没什么高级的东西，只是调用sklearn的各种库…… 程序是在jupyter notebook上运行的，不过如果是vscode似乎也可以直接运行？至于具体的环境没什么限制（毕竟只是简单预测），各种库都是有了就行。 里面用的数据是网上下载的一个经典的英雄联盟钻石段位排位数据的excel表格。 里面的注释和说明都是用的英文，意思看懂就行，我英语不好还请别喷::>_<::

Gcam（Grad-Cam） 此仓库的新版本位于 Gcam是一个易于使用的Pytorch库，它可以使模型预测更易于理解。 它允许使用多种方法（例如，反向引导传播，Grad-Cam，Guide Grad-Cam和Grad-Cam ++）生成注意力图。 您需要添加到项目中的只是一行代码： model = gcam . inject ( model , output_dir = "attention_maps" , save_maps = True ) 产品特点 适用于分类和细分数据/模型 处理2D和3D数据 支持引导反向传播，Grad-Cam，引导Grad-Cam和Grad-Cam ++ 给定地面真理面具的注意力图评估 自动图层选择选项 安装 从安装Pytorch 通过pip安装Gcam，方法如下： pip install gcam 文献资料 Gcam已提供完整文档，您可以在以下位置查看文档： 例子 ＃1分类（2D） ＃2细分（2D） ＃3细分（3D） 图片 引导反向传播 Grad-Cam 导引式Grad-Cam Grad-Cam ++ 用法 # Import g

模型预测具有动态响应快速和电流跟踪精确等优点，广泛应用于功率变流器领域。采用模型预测电流控制策略，主要研究永磁同步电机的控制，解决传统PI控制器动态响应慢、有超调等问题。整个实验平台以 TMS320F28335为控制器．设计了永磁同步电机控制实验，分析了电动机电流环的稳态和动态响应以及转速的动态跟踪性能。实验验证了模型预测在永磁同步电机控制中的优越性能。

DPCDPCAB.mdl

基于模型预测控制的永磁同步电机控制simulink仿真模型

基于间隙度量的非线性系统集成多线性模型预测控制

论文研究-固体氧化物燃料电池系统的鲁棒反馈模型预测控制.pdf,  固体氧化物燃料电池系统工作过程中燃料与氧化剂的压力差和燃料利用率的变化值是衡量系统运行安全、稳定长效、具有较好鲁棒性的重要指标. 本文提出采用离线计算、在线优化相结合的带有输出反馈的鲁棒模型预测控制方法, 分别将燃料与氧化剂的压力差和燃料利用率作为输入和输出约束, 离线计算目标函数上界及其系列渐近稳定域, 在线时对控制量进行精确定位. 仿真结果表明, 采用了状态反馈的模型预测控制方法能有效克服模型失配问题并迅速获得被控量的预测值, 使系统当负载电流发生波动时能克服变化引起的参数偏差, 提高了响应速度, 增强了系统鲁棒性.

无人驾驶车辆模型预测控制代码