多变量多输入多输出控制的MPC模型预测控制程序

这份 Matlab 程序详细展示了如何利用模糊逻辑、神经网络和预测控制进行智能控制。通过学习这些程序，您可以深入了解如何在 Matlab 中实现这些控制方法。

这个程序可以直接在Matlab中的S函数模块中使用，是一个优化版本。

这是Matlab RBF神经网络预测控制程序的源代码下载，使用的神经网络类型是径向基函数神经网络。

此MATLAB仿真使用模型预测控制技术控制PMSM的速度。

模型预测控制(MPC)涉及预测和优化未来时间段内的时变过程，可适用于线性或非线性模型。使用APOPT、IPOPT等大规模非线性规划求解器，解决数据协调、移动范围估计、实时优化、动态仿真和非线性MPC问题。该方法支持离散和连续系统的控制策略。示例文件包括：1. apm1_lti - 将任何LTI模型转换为APM格式；2. apm2_step - 执行步骤测试以确保模型准确性；3. apm3_control - 调整MPC设定值以实现新的目标值。详细文档和问题解答可访问：http://apmonitor.com/wiki，同时定期举办网络研讨会演示新应用和提供教程。

这是关于BP神经网络在多输入多输出问题下的Matlab程序示例，附带Excel表格和Matlab代码。

MATLAB BP 神经网络预测程序优化这篇文章挺有意思的。它主要了如何用 BP 神经网络做预测，重点是多输入多输出的。对于需要用到神经网络的研究人员来说，这篇文章的代码实现值得参考，尤其是在数据预、训练测试和反向传播算法优化上。程序的优化性能蛮强的，可以高效地大规模数据集，并且预测精度也高。你如果是想做数据或预测建模，看看这篇文章中的具体实现，应该能对你有，尤其是在精度提升和效率优化方面。如果你正好遇到类似的需求，尝试一下文中的优化方法，应该会带来不错的效果。

双向 LSTM 加 AdaBoost 的组合，用在回归预测上还挺有意思的。这个资源是用 MATLAB 写的，流程比较完整，从数据、模型构建到训练评估一步步走得蛮细。数据是多输入单输出，挺适合拿来做时间序列的，比如你想预测股票、气温这类带时间顺序的变量，用这个模型思路基本能打。 模型核心是BiLSTM-AdaBoost，前面用BiLSTM挖掘序列特征，后面加AdaBoost提升回归效果。你可以理解成前面是负责“看懂趋势”，后面是负责“修正误差”。训练过程里的参数调节和可视化部分也写得还不错，尤其对新手来说挺友好。 它还带了完整的.mat数据和源代码，不用自己折腾数据生成。而且注释比较清晰，能直接

本书内容精炼，阐述了利用 MATLAB 实现模型预测控制的方法，并提供了实例代码。