具体描述
《智能预测控制及其MATLAB实现(第2版)》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。该书取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
对于我这样一个在控制工程领域摸索多年的工程师来说，能够掌握一种能够有效应对系统未来动态并处理复杂约束的控制方法，一直是我追求的目标。这本书的标题，“智能预测控制及其MATLAB实现”，在我看来，正是点明了这一方向。我一直觉得，传统的控制方法在面对具有长时序依赖、显著的非线性特性或者需要满足严格运行约束的系统时，往往显得捉襟见肘。而预测控制，通过其滚动优化和基于模型的特性，似乎提供了一种更为优雅和高效的解决方案。我希望这本书能够深入浅出地阐述预测控制的理论基础，不仅仅是罗列公式，更重要的是解释这些公式背后的物理意义和数学原理，例如，它如何利用系统的动态模型来预测未来一段时间内的系统行为，如何根据预设的代价函数和约束条件来计算最优的控制输入序列，以及在每个采样时刻如何执行部分最优解并重新进行滚动优化。关于MATLAB的实现部分，我期待的是能够看到一些高质量、易于理解和修改的代码。我希望它能覆盖从模型建立、控制器设计到仿真验证的整个流程。例如，是否会提供一套完整的MPC工具箱，或者至少是一系列可复用的代码模块，能够方便地集成到不同的应用场景中。另外，我也对如何选择合适的预测模型（例如ARX、ARMAX、状态空间模型等）以及如何对其进行参数辨识以适应实际系统，非常感兴趣，希望书中能在这方面有所指导。
评分当我看到这本书的标题《智能预测控制及其MATLAB实现》时，我的思绪立刻飞到了那些需要精细化操作和前瞻性决策的复杂系统上。从我的经验来看，很多自动化系统，尤其是在工业生产、航空航天和能源管理等领域，都面临着一个共同的挑战：如何在高动态、多变量、以及充满不确定性的环境中，有效地规划和执行控制策略。预测控制，以其能够“展望未来”的独特能力，吸引了我。我非常希望这本书能够详细地解释预测控制的核心思想，比如它如何利用数学模型来预测系统的未来轨迹，如何通过优化算法来寻找使代价函数最小化的控制序列，以及在滚动时域下如何更新和执行这些控制信号。我尤其期待书中能够深入探讨“智能”二字所代表的含义，它是否意味着将机器学习、深度学习等先进的智能算法融入到预测模型或优化过程中，从而使控制器能够处理更复杂的非线性动态、自适应地应对模型参数的变化，或者在不完全了解系统模型的情况下也能表现出色。关于MATLAB实现部分，我的期望很高。我希望它能够提供详尽的代码示例，这些代码不仅是功能性的，更是教学性的，能够清楚地展示预测控制算法的每一步实现。例如，是否会提供针对不同类型模型的预测控制代码，包括线性模型和非线性模型？是否会演示如何处理各种常见的约束条件，例如输入、状态和输出的约束？如果书中能包含一些关于鲁棒预测控制或模型不确定性处理的章节，那将对我解决实际工程问题大有裨益。
评分在我看来，控制理论的魅力在于它能够赋予机器“智慧”，使其能够自主地进行决策和操作。而《智能预测控制及其MATLAB实现》这本书的标题，恰好击中了我的这一追求。“智能预测控制”这一概念本身就预示着一种更高级、更具前瞻性的控制方式，它能够让系统不再是被动地响应，而是能够主动地预测未来并优化自身行为。我非常希望书中能够深入探讨预测控制的理论基础，例如，它如何通过对系统动态模型的理解来预测未来一段时间内的状态变化，如何构建一个合适的代价函数来量化控制性能，以及如何有效地处理各种现实世界中的约束条件，如执行器的限制、状态变量的上下限等。而“MATLAB实现”更是让我对这本书充满了期待。我希望书中能够提供详实的MATLAB代码示例，这些代码不仅能够成功运行，更重要的是，它们能够清晰地展示预测控制算法的实现细节，从模型辨识、控制器设计到仿真验证的整个过程。我尤其关注书中是否会介绍一些适用于不同类型系统（如线性、非线性、时变系统）的预测控制方法，以及如何通过MATLAB来对这些方法进行性能评估和参数调优。如果书中能够包含一些关于鲁棒预测控制、自适应预测控制或如何处理模型不确定性的内容，那将对我解决实际工程问题有着巨大的帮助。
评分我一直认为，控制理论的精髓在于其能够转化为实际的应用，而MATLAB作为强大的工程软件，是实现这一目标的理想载体。因此，当我得知这本书名为《智能预测控制及其MATLAB实现》时，我立刻被它所吸引。我非常希望这本书能够详细地解释“智能预测控制”这一概念，并不仅仅是提供一些基础的MPC算法，而是能够深入探讨其“智能”的来源。例如，它是否会介绍如何利用先进的信号处理技术或机器学习方法来构建更精准、更具预测能力的系统模型？是否会讨论如何通过优化算法（如二次规划、内点法等）来高效地求解预测控制问题，特别是当系统规模较大或约束条件复杂时？我同样期待的是，书中关于MATLAB实现的章节能够提供高质量、可读性强且易于理解的代码。我希望这些代码能够覆盖从理论模型到实际仿真的完整流程，并能展示如何将MPC算法应用于具体的控制场景。例如，是否会提供一些经典MPC算法的MATLAB实现，如DMC（动态矩阵控制）、GPC（广义预测控制）等，并说明它们各自的优缺点和适用范围？此外，我也对如何处理预测模型中的不确定性以及如何设计具有鲁棒性的预测控制器非常感兴趣。如果书中能够在这方面有所论述，并提供相应的MATLAB实现，那将极大地提升这本书的价值。
评分这本书，在我拿到它的时候，确实是带着一种期待的。毕竟“智能预测控制”这个概念本身就充满了吸引力，它预示着能够让系统更加“聪明”，能够主动去预判和规避潜在的问题，这在自动化、机器人、甚至金融领域都具有极其重要的应用价值。而“MATLAB实现”更是直接击中了我的痛点——理论再高深，如果不能付诸实践，那终究只是纸上谈兵。我一直以来都觉得，将复杂的控制理论转化为可执行的代码，是学习和掌握这些理论的关键一步。这本书的书名，恰好完美地契合了这一点，它仿佛是一座桥梁，连接了抽象的数学模型和具体的工程应用。我希望这本书能够提供清晰的理论阐述，不仅仅是列出公式，而是能够深入浅出地解释每一个概念背后的逻辑和物理意义，例如，它会如何详细解释模型预测控制（MPC）的基本原理，包括如何构建系统模型，如何定义代价函数，以及如何处理约束条件等。而MATLAB的实现部分，我期待它能提供详尽的代码示例，并且这些代码不仅是运行的，更是可读性强、结构清晰的，能够让我在阅读理论的同时，立刻对照代码来理解其实现方式。最好还能包含一些针对不同应用场景的案例分析，比如在某个具体的工业过程控制中，MPC是如何被应用的，以及它相比传统控制方法的优势在哪里。我非常希望这本书能够真正做到“理论与实践并重”，并且在“实践”方面能够给我带来足够的启发和帮助，让我能够快速地将MPC的思想应用到我自己的研究项目中去，解决一些困扰我已久的工程难题。
评分作为一名对自动化技术和机器人领域有着浓厚兴趣的学生，我始终在寻找能够提升系统性能、使其更加“聪明”的控制方法。这本书的标题，《智能预测控制及其MATLAB实现》，正是我一直在寻找的方向。我深信，预测控制的核心思想——即根据系统未来的预测行为来制定控制策略——是应对复杂动态系统挑战的关键。我非常期待书中能够详细阐述预测控制的理论框架，包括如何构建精确的系统模型，如何定义代价函数以指导优化过程，以及如何有效地处理各种系统约束，比如输入饱和、状态限制等。而“智能”这个词，则进一步激发了我对书中可能包含的先进技术的期待。我希望它能介绍如何将机器学习技术，如神经网络或支持向量机，用于构建非线性预测模型，或者如何利用强化学习来优化控制策略，使其能够适应动态环境并从经验中学习。关于MATLAB实现部分，我的期望是能看到清晰、规范且可扩展的代码。我希望它能提供一套完整的MPC仿真平台，用户可以方便地修改模型参数、调整控制器设置，并观察其性能表现。例如，书中是否会演示如何通过MATLAB来模拟一个复杂的机器人关节控制，或者一个无人机的飞行控制系统，并展示预测控制在提高精度、稳定性和节能方面的优势？
评分作为一名工程师，我一直对如何让控制系统变得更加“聪明”和“高效”感到着迷，而“预测控制”恰恰是我认为最接近这一目标的控制策略之一。这本书的标题，《智能预测控制及其MATLAB实现》，无疑勾起了我极大的兴趣。我非常期待书中能够详细地阐述预测控制的核心原理，例如，它如何利用系统的数学模型来预测未来一段时间内系统的响应，以及如何通过优化算法来计算最优的控制输入序列，以最小化预设的性能指标。更重要的是，我希望书中能够深入探讨“智能”这一概念是如何体现在预测控制中的。它是否会涉及如何利用机器学习、人工智能等技术来构建更精准的预测模型，或者如何通过智能优化算法来解决复杂的约束优化问题？关于MATLAB的实现部分，我的期望是看到清晰、完整且可操作的代码示例。我希望这些代码能够覆盖从模型建立、控制器设计到仿真验证的整个流程，并且能够展示如何针对不同的应用场景进行定制。例如，是否会提供针对工业过程控制、机器人控制或者自动驾驶等领域的案例分析，并附带相应的MATLAB代码？我也特别关注书中对于模型不确定性以及系统扰动的处理方法，以及如何通过MATLAB来实现鲁棒的预测控制策略，从而保证系统在实际应用中的可靠性。
评分我一直对控制理论在解决复杂动态系统问题上的能力感到好奇，尤其是那些需要提前预见并应对未来不确定性的系统。这本书的标题，“智能预测控制及其MATLAB实现”，直接触及了我内心深处对于“主动式”控制策略的渴望。我曾经接触过一些基础的控制方法，但总觉得它们更侧重于对当前状态的响应，而对于系统未来可能的变化和潜在的风险，往往显得力不从心。预测控制，顾名思义，似乎提供了一种解决之道，它能够“看向未来”，并据此做出最优的决策。我特别关注的是“智能”这个词，它暗示着控制策略可能不再是生硬的、预设的，而是能够根据环境的变化和系统的动态特性进行自适应调整。这让我联想到，书中是否会讨论如何将机器学习、强化学习等智能技术融入到预测控制框架中，从而使系统能够更有效地学习和适应未知的动态，甚至能够处理非线性、时变以及含有噪声的数据。关于MATLAB实现的部分，我期望的不仅仅是简单的代码片段，而是能够提供一套完整的、模块化的程序框架，使用者可以方便地将其移植到自己的应用中。例如，书中是否会提供一个通用的MPC控制器模板，然后通过修改模型参数、代价函数和约束条件，就能适应不同的控制对象。同时，我也希望能够看到一些关于模型辨识的介绍，因为准确的系统模型是预测控制有效性的基础。如果书中能够涉及如何从实验数据中辨识出具有预测能力的模型，那将是极大的加分项，因为在许多实际应用场景中，我们很难获得精确的解析模型。
评分坦白说，在收到这本《智能预测控制及其MATLAB实现》之前，我对“预测控制”这个概念的理解是比较模糊的。我知道它大概的意思是根据对系统未来行为的预测来制定控制指令，但具体的实现机制和精妙之处，一直让我觉得难以捉摸。这本书的出现，对我而言，就像是打开了一扇通往新世界的大门。我非常期待书中能够详细阐述预测控制的核心思想，比如它如何处理系统的多输入多输出（MIMO）特性，如何有效地集成各种约束条件，例如输入饱和、状态限制以及指令跟踪等。这些都是在实际工程应用中不可避免的挑战。而“MATLAB实现”这个部分，更是我最看重的一点。我一直认为，学习控制理论的最好方式就是动手实践，而MATLAB作为工程计算领域的强大工具，无疑是实现这一目标的最佳选择。我希望书中能够提供详实的MATLAB代码示例，并且这些代码不仅能够成功运行，还应该具有良好的可读性和可扩展性。最好能够提供一些不同复杂度的示例，从简单的线性系统到更具挑战性的非线性系统，让读者能够循序渐进地掌握其精髓。另外，我个人对如何处理模型不确定性以及鲁棒性控制策略也十分感兴趣。如果书中能够在这方面有所涉及，例如通过引入不确定性模型或采用其他鲁棒化技术来提高预测控制的性能，那就更完美了。
评分作为一名对自动化和智能控制领域充满热情的学生，我一直渴望能够掌握那些能够让系统“ smarter”的控制技术。这本书的题目，正是抓住了我的兴趣点：“智能预测控制”。这个词组本身就暗示着一种超越传统PID控制的、更具前瞻性和适应性的控制方式。我非常好奇，书中会如何定义和实现“智能”这个概念？它是否会涉及诸如模糊逻辑、神经网络、遗传算法等智能优化方法，用于改进预测模型的精度，或者优化控制器的决策过程？抑或是，它会探讨如何利用这些智能技术来处理那些难以建立精确数学模型的复杂非线性系统？而“MATLAB实现”的部分，对我来说，则是我能否真正将这些理论付诸实践的关键。我期望看到的是，书中提供的MATLAB代码不仅仅是功能的展示，更是教学的载体。我希望这些代码能够清晰地展示预测控制算法的每一个步骤，从模型建立、预测、优化到执行，都有相应的代码实现，并且有详细的注释来解释每一段代码的作用。我尤其关注在实际应用中，如何处理模型失配、外部扰动等问题，以及如何通过MATLAB来实现这些鲁棒性的保障措施。如果书中能够提供一些真实世界的案例研究，比如在机器人路径规划、无人机飞行控制或者智能电网调度等方面，并且附带完整的MATLAB仿真程序，那将对我个人的学习和研究提供巨大的帮助。
评分现在智能预测领域比较火的是采用深度学习的算法，利用手里数据资源，做设备故障方面的检测，我们有类似培训，感兴趣联系我，彭18101059857（同微信） 深度学习DeepLearning人工智能核心技术开发与应用培训班 （机房上课，每人一台电脑进行实际案例操作，赠送 U盘拷贝资料及课件和软件） 主讲内容： 1,Deep Learning—循环神经网络 2,Deep Learning—CNN应用案例 3,Deep Learning—对抗性生成网络 4,Deep Learning—迁移学习 5,Deep Learning—深度强化学习 6，深度学习的常用模型或者方法
评分现在智能预测领域比较火的是采用深度学习的算法，利用手里数据资源，做设备故障方面的检测，我们有类似培训，感兴趣联系我，彭18101059857（同微信） 深度学习DeepLearning人工智能核心技术开发与应用培训班 （机房上课，每人一台电脑进行实际案例操作，赠送 U盘拷贝资料及课件和软件） 主讲内容： 1,Deep Learning—循环神经网络 2,Deep Learning—CNN应用案例 3,Deep Learning—对抗性生成网络 4,Deep Learning—迁移学习 5,Deep Learning—深度强化学习 6，深度学习的常用模型或者方法
评分现在智能预测领域比较火的是采用深度学习的算法，利用手里数据资源，做设备故障方面的检测，我们有类似培训，感兴趣联系我，彭18101059857（同微信） 深度学习DeepLearning人工智能核心技术开发与应用培训班 （机房上课，每人一台电脑进行实际案例操作，赠送 U盘拷贝资料及课件和软件） 主讲内容： 1,Deep Learning—循环神经网络 2,Deep Learning—CNN应用案例 3,Deep Learning—对抗性生成网络 4,Deep Learning—迁移学习 5,Deep Learning—深度强化学习 6，深度学习的常用模型或者方法
评分现在智能预测领域比较火的是采用深度学习的算法，利用手里数据资源，做设备故障方面的检测，我们有类似培训，感兴趣联系我，彭18101059857（同微信） 深度学习DeepLearning人工智能核心技术开发与应用培训班 （机房上课，每人一台电脑进行实际案例操作，赠送 U盘拷贝资料及课件和软件） 主讲内容： 1,Deep Learning—循环神经网络 2,Deep Learning—CNN应用案例 3,Deep Learning—对抗性生成网络 4,Deep Learning—迁移学习 5,Deep Learning—深度强化学习 6，深度学习的常用模型或者方法
评分现在智能预测领域比较火的是采用深度学习的算法，利用手里数据资源，做设备故障方面的检测，我们有类似培训，感兴趣联系我，彭18101059857（同微信） 深度学习DeepLearning人工智能核心技术开发与应用培训班 （机房上课，每人一台电脑进行实际案例操作，赠送 U盘拷贝资料及课件和软件） 主讲内容： 1,Deep Learning—循环神经网络 2,Deep Learning—CNN应用案例 3,Deep Learning—对抗性生成网络 4,Deep Learning—迁移学习 5,Deep Learning—深度强化学习 6，深度学习的常用模型或者方法
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有