模型预测控制(MPC)中考虑约束中的不确定性(Matlab代码实现)
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发布时间：2024-10-02 06:15
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时间：3分钟前
欢迎来到本博客，博主致力于提供思维缜密、逻辑清晰的博客内容，为读者提供方便。座右铭：行百里者，半于九十。
模型预测控制（MPC）的核心是模型、预测和控制三个部分。模型可以是基于机理的模型，也可以是基于数据的模型，如使用神经网络构建预测模型。建立模型的目的是为了预测，例如预测未来商品的需求量、预测天候或预测天体的运动轨迹。在预测之后，需要做出决策，即采取相应的行动，这类似于过马路预测是否有车、预测天气决定是否出游，或预测商品需求量来调整库存或生产，预测小行星运动轨迹以预防撞击等。
在模型预测控制中，模型预测用于帮助决策者提前预知未来可能出现的情况，并据此做出最优决策。预测的准确性固然重要，但更重要的是预测结果能够指导决策者进行有效的控制。在实际应用中，模型预测控制可以与人工智能、深度学习等技术结合，为决策提供更强大、更精准的支持。
接下来，让我们通过主函数部分的代码实现模型预测控制算法。具体的代码实现将有助于理解算法的实现细节和工作流程。
参考文献提供了理论支持和实践案例，包括Lorenz等人的研究工作，探讨了在阿斯坦林城市排水网络中的机会约束型随机MPC应用。在使用和引用这些文献时，确保遵循版权规定，若有侵权行为，请立即联系博主进行删除。
本文重点阐述了模型预测控制（MPC）中的核心概念及其实际应用，同时提供了主函数代码示例，以及参考文献，以供读者深入理解MPC算法的理论与实践。在MPC领域，结合人工智能、深度学习等技术，可以实现更高效、更精准的决策支持系统。
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时间：7分钟前
欢迎来到本博客，博主致力于提供思维缜密、逻辑清晰的博客内容，为读者提供方便。座右铭：行百里者，半于九十。
模型预测控制（MPC）的核心是模型、预测和控制三个部分。模型可以是基于机理的模型，也可以是基于数据的模型，如使用神经网络构建预测模型。建立模型的目的是为了预测，例如预测未来商品的需求量、预测天候或预测天体的运动轨迹。在预测之后，需要做出决策，即采取相应的行动，这类似于过马路预测是否有车、预测天气决定是否出游，或预测商品需求量来调整库存或生产，预测小行星运动轨迹以预防撞击等。
在模型预测控制中，模型预测用于帮助决策者提前预知未来可能出现的情况，并据此做出最优决策。预测的准确性固然重要，但更重要的是预测结果能够指导决策者进行有效的控制。在实际应用中，模型预测控制可以与人工智能、深度学习等技术结合，为决策提供更强大、更精准的支持。
接下来，让我们通过主函数部分的代码实现模型预测控制算法。具体的代码实现将有助于理解算法的实现细节和工作流程。
参考文献提供了理论支持和实践案例，包括Lorenz等人的研究工作，探讨了在阿斯坦林城市排水网络中的机会约束型随机MPC应用。在使用和引用这些文献时，确保遵循版权规定，若有侵权行为，请立即联系博主进行删除。
本文重点阐述了模型预测控制（MPC）中的核心概念及其实际应用，同时提供了主函数代码示例，以及参考文献，以供读者深入理解MPC算法的理论与实践。在MPC领域，结合人工智能、深度学习等技术，可以实现更高效、更精准的决策支持系统。
