ARMA模型预测及其对参数的识别完整有效程序程序。
可以一次进行参数识别

基于状态空间的模型预测MPC控制器的设计，附带例子（MATLAB）

针对模型预测控制给出了详细介绍，附带有例程，对于初学者有很大帮助！

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

意大利专家的多年模型预测控制算法总结，共有9章，2021年更新，可用于BMSSOC估计，PMSM估计等

贝叶斯应用：网络评论预测食品安全案例测试集及源码：数据为2019CCF大数据与计算智能大赛提供的10000条对O2O店铺的评论文本训练数据，分为与食品安全有关和与食品安全无关两个类别。
需要根据训练集构造文本分类模型，预测2000条测试集中的评论是否与食品安全有关。

本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。

《功率变换器和电气传动的预测控制》的课后参考模型，对于学习电力电子变频器模型预测控制有很大的帮助。

基于模型预测控制的DMC控制算法，利用参数化模型即传递函数进行控制器设计

为了提高风电功率的预测精度，研究了一种基于粒子滤波（ＰＦ）与径向基函数（ＲＢＦ）神经网络相结合的风电功率预测方法。
使用ＰＦ算法对历史风速数据进行滤波处理，将处理后的风速数据结合风向、温度的历史数据，归一化后构成风电功率预测模型的新的输入数据；
利用处理后的新的输入数据和输出数据，建立ＰＦ－ＲＢＦ神经网络预测模型，预测风电场的输出功率。
仿真结果表明，使用该预测模型进行风电功率预测，预测精度有一定的提高，连续１２０ｈ功率预测的平均绝对百分误差达到８．０４％，均方根误差达到１０．６７％

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。