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模糊T-S预测控制的matlab代码，实现基于模糊模型辨识的广义预测控制-TS fuzzy matlab code predictive control, fuzzy model identification-based generalized predictive control
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Clark等人提出的广义预测控制自校正控制器是一种基于参数模型的预测控制算法，它采用了时段优化性能指标，结合辨识和自校正机制，从而克服自校正控制中存在的，本代码提供基于丢番图推导的单变量GPC程序-Clark and others proposed self-tuning generalized predictive control is a controller parameter model based predictive control algorithm, it uses time s
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广义预测控制的程序
程序为CARIMA模型-Generalized predictive control procedures for the process model CARIMA
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广义预测控制的matlab程序编写
现在预测控制的瓶颈是模型的建立和优化方法的选择.
模型要足够精确,对于非线性系统的建模,现在没有一套统一高效的方法.
-Generalized Predictive Control of matlab programming bottleneck now is the predictive control model and the choice of optimization method. Model should be sufficientl
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可以用来求取广义预测控制中所需要的丢潘图方程，只需给出被控对象的CARIMA模型-Generalized predictive control can be used to strike the required lost in the Pan equation, just CARIMA controlled object model is given
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用于广义预测自适应控制的M文件。根据模型可以自动匹配进行预测控制；-Used for generalized predictive adaptive control of M files. According to the model can forecast the automatic matching of control
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基于TS模型的广义预测控制算法，预测模型为TS模糊辨识-Generalized Predictive Control Algorithm Based on TS Model prediction model for TS Fuzzy Identification
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关于CARIMA模型在线辨识的广义预测控制程序和改进的GPC程序-About CARIMA model online identification of the generalized predictive control program and the improvement of GPC
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用于实现换热站回水温度的广义预测控制的算法，被控对象为CARIMA模型。-Used to implement the heat exchange station of generalized predictive control algorithm of the return water temperature, controlled object for CARIMA model.
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现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，gmcalab 快速广义的形态分量分析，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，最小均方误差（MMSE）的算法，各种kalman滤波器的设计，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，使用matlab实现智能预测控制算法。- Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab, gmcalab fast generalized form component analysi
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旋转机械二维全息谱计算，使用matlab实现智能预测控制算法，应用小区域方差对比，程序简单，是国外的成品模型，一种噪声辅助数据分析方法,gmcalab 快速广义的形态分量分析，通过反复训练模板能有较高的识别率。- Rotating machinery 2-d holographic spectrum calculation, Use matlab intelligent predictive control algorithm, Application of small area varianc
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