Model Predictive Control
当前话题为您枚举了最新的Model Predictive Control。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Model Predictive Control Overview
本资源讲解了模型预测控制的基本原理与基本的模型,书后包含有MATLAB源代码,是英文原版,但是不难翻译。
Matlab
11
2024-11-01
Autonomous Vehicle Model Predictive Control Techniques
学习无人驾驶车辆轨迹跟踪的优秀书籍。本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。由于模型预测控制理论具有显著的数学抽象特点,初学者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握;而进一步应用到具体研究,则需要更长的时间。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法,结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型的建立、方法优化、约束处理和反馈校正的策略,并提供了Matlab仿真代码和详细的图解仿真步骤。所有代码均附有详尽的注解,融入了研究团队在该领域的成果。本书可作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究参考资料,也可作
Matlab
8
2024-11-03
MATLAB_Predictive_Control_Toolbox
MATLAB预测控制工具箱,在学习预测控制的过程中翻译的MATLAB自带的示例,希望对大家有所帮助。
Matlab
12
2024-11-04
Electric Motor Speed Control Inverter Speed Regulation System and MATLAB Simulation of Induction Motor Model
在电动机转速控制领域,电力电子技术和MATLAB工具广泛应用于异步电动机的变频调速系统中。通过MATLAB仿真,可以精准地模拟电机的运行状态,优化电机转速控制策略。异步电动机变频调速系统利用变频器调节电源频率,从而实现电机转速的无级调节和精确控制。通过仿真模型,用户可以方便地测试不同频率和负载条件下的电机性能,分析其动态响应、稳态特性和控制效果。
Matlab
11
2024-11-05
Fundamentals of Predictive Text Mining NLP入门指南
预测性文本挖掘的经典入门书,强烈推荐《Fundamentals_of_Predictive_Text_Mining》这本书,内容扎实不花哨,挺适合前端或数据产品转型做文本智能推荐的同学啃一啃。书里讲得不只是概念,像是怎么从文本里提特征、模型怎么训练、评估指标怎么选,讲得都挺明白的,思路也清晰。你要是有推荐系统、舆情这类项目需求,翻翻这本书有启发。尤其像TF-IDF或支持向量机这种工具的实际用法,书里都有案例支撑,代码也不复杂,直接能落地。嗯,现在大模型火成那样,书里也提到了BERT和GPT,虽不是主线,但入门够用了。
数据挖掘
0
2025-06-30
Feedback Control Systems MATLAB Implementation and Control System Toolbox
书名:《反馈控制问题:使用MATLAB及其控制系统工具箱》作者:【美】迪安.K.弗雷德里克、乔.H.周、张彦斌译、韩崇昭审校出版社:西安交通大学出版社ISBN:7-5605-1429-4
介绍:本书基本上与自控教材对应,主要讲MATLAB实现。如果你是个动手实干的人,那么本书适合你。书中内容涵盖了:- 传递函数、基于传递函数的各种响应- 方框图、状态空间模型- 根轨迹、频域分析、系统性能分析- PID控制、频率响应设计、状态空间设计
书中的内容侧重于通过MATLAB进行实现,理论部分并不多。
Matlab
9
2024-11-06
LQG Active Suspension Control Stochastic Linear Optimal Control Approach
在研究LQG主动悬架控制过程中,学习了Matlab的基本使用方法和Simulink的仿真过程。该过程对于理解LQG主动悬架控制的应用至关重要,能够有效提高悬架系统的动态响应性和舒适性。
希望通过本帖能够帮助大家更好地理解该控制方法,同时提供一个讨论和学习的平台。 :victory: ——车行南粤的小明哥~新浪围脖
Matlab
8
2024-11-05
Applied Predictive Modeling 2013机器学习入门指南
经典的《Applied Predictive Modeling.2013》的模型还挺系统,尤其适合刚开始接触机器学习和数据挖掘的同学。书里的例子都挺贴地气的,多都能直接拿来用,省得你到处找资料瞎拼凑。前面几章重点说了数据预和特征选择,像数据归一化、缺失值填补这些,讲得挺细的。不管你用的是 Python 还是 R,里面的方法都能通用,用起来还挺顺手的。后半段是重点,模型评估和调参部分对新手挺友好,交叉验证、ROC 曲线这些讲得比较清楚。你可以对照自己项目里的模型,试着复现一下,收获不小。如果你还在为怎么入门建模发愁,这本书可以算是入门到进阶的桥梁。哦对了,还可以搭配下面这两篇文章一起看:数据挖掘
数据挖掘
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2025-06-26
自定义CI Model,基于CI_Model扩展
数据库注入过滤
分页条件返回
增删查改操作
MySQL
21
2024-05-15
Simulink Model of Asynchronous Motor
This model represents the asynchronous motor in different coordinate systems and can be run in MATLAB 2009a (7.8). It includes various reference frames to analyze the motor's performance under different conditions.
Matlab
13
2024-11-06