仿真预测

使用Matlab进行定常广义预测控制（GPC）算法仿真的程序开发。该算法在控制系统设计中具有重要应用价值。

G(1,1)预测的进一步优化

此MATLAB仿真使用模型预测控制技术控制PMSM的速度。

随着技术的不断进步，自回归马尔可夫转换模型在仿真估计与预测领域中发挥越来越重要的作用。利用Matlab等工具，研究人员能够更精确地模拟和预测复杂系统的行为。

这是一个优化后的广义预测控制Matlab仿真程序，帮助学习者更好地理解和应用预测控制技术。

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随着Simulink平台的发展，BP神经网络在计算机控制与仿真预测中的应用愈加重要。Matlab BP神经网络的模拟与预测功能进一步推动了这一技术在工程领域的应用。

灰色预测的 GM(1,1)方法，还挺适合做数据样本不多、规律又不太的时候的趋势。用 ANSYS Workbench 跑工程仿真的时候，套个 GM(1,1)模型来预测材料应力、热传导那类数据，效果还蛮靠谱。数学上其实就一阶微分建模，加个累加变换，解个白化方程，步骤清晰。参考数据只要不是太乱，都能跑出一个不错的预测模型。像那种只有五六个观测点的情况，传统统计方法不太行，灰色预测就派上用场了。你可以简单理解成：先把数据平滑一遍，去拟合趋势。操作不难，多人用 MATLAB 或者 R 就能搞定。如果你用的是 MATLAB，网上有不少现成的脚本，比如GM(1,1)建模代码直接拿来改就行，APP 工具包也有

介绍了一种利用修正的Smith预测器对具有延迟边界测量的Euler-Bernoulli梁方程进行边界控制的方法。Smith预测器及其变体成功应用于解决由小时间延迟引起的不稳定性问题。通过混合数值和符号方法的模拟验证了该方法的有效性。此方法的详细步骤记录在IEEE CDC2003的论文中，附带的MATLAB代码“Demo_smith.m”可供演示。

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。