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。

针对林火预测具有影响因素多、机制复杂、难以结构化等特点，设计并实现了一个基于贝叶斯网络的实用林火概率预测系统。该系统以气象、植被、地理、人类活动等数据作为输入，综合林火历史数据建立贝叶斯网络模型，并应用联合树算法进行概率推理，进而预测出林火发生概率。在某省实际林火历史数据上对系统进行了测试，比较了所设计系统与加拿大火险天气指标系统（FWI）的预测性能，验证了系统的可行性和实用性。

基于matlab建模，本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测，最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行，需要修改的地方均备注了，适合新手入门，包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本，每列一个特征】，如果数据集以列为样本请注意转置！运行前需安装matlab遗传算法工具箱。

本设计可以找到源码，可以为您做设计，请看个人简介信息获取，资源免费，希望您给个关注，后续会上传源码，关注后第一时间会通知到您。感谢！

DPCDPCAB.mdl

基于模型预测控制的永磁同步电机控制simulink仿真模型

clintox_pred 来自MoleculeNet的clintox数据集的预测

======简单的雨量预报====== 该项目的目标是根据几个参数来预测明天的天气会下雨还是不出现默认值。 由于我不是气象和气候领域的专家，因此，为了防止在选择阈值时出现偏差，我将使该应用程序的结果除二进制分类外还添加一定百分比的默认值。 有了这个简单的应用程序，人们将可以更轻松地预测明天是否会下雨。 该数据集来自澳大利亚各地多个地方的每日气象观测资料，该资料集是从澳大利亚联邦气象局获得的，经过处理后创建了这个非常大的样本数据集，用于说明分析。 如果要查看有关此项目的更多详细信息，请单击下面的链接： 应用链接= Linkedin =

LaneGCN源码分享

本软件基于微信小程序，机器学习模块基于PC端服务器上云算法，在预测方面，该水质预测属于时序预测，由于传统预测方法不适合进行时序预测，我们采用基于长短期记忆网络(LSTM)的水质预测方法。神经网络方法是一种深度学习方法，它具有的非线性、自组织学习等优点很契合水质预测的问题。长短期记忆网络本身结构的特点，使其具有“记忆性”，这让它处理水质预测问题的准确度比其他方法更高