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toonbox
- 神经网络控制工具箱,包括最优控制,反馈线性化控制,预测控制(Neural network control toolbox, including optimal control, feedback linearization control, predictive control)
卡尔曼滤波
- 卡尔曼线性滤波，根据系统的预测值和测量值，结合噪声来估算出实际值。 C语言代码(Kalman filtering code)
卡曼滤波代码
- 卡曼滤波，用于线性和非线性系统分析，体现在时间序列的预测上。(kalman filter code,it can be use in linear or no-linear system)
MPC
- MPC模型预测控制,是控制工程中非线性控制的一种重要应用，受到广泛关注(model predictive control)
MS多元
- 检验：在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。(In regression analysis, if there are two or more independent variables, it is called multiple regression (two). In fact, a p
GRNN
- 基于广义线性回归神经网络的预测，计算出相应的误差。(Based on the prediction of generalized linear regression neural network, the corresponding error is calculated.)
曲线拟合
- 曲线拟合：通过给定的一组二维坐标点，利用线性代数中矩阵求逆的知识，从这些数据中找出规律性，预测原函数f（x)的表达式，以消除所给数据的局部波动。一次拟合出来的函数图像是直线，二次拟合出来的图像是抛物线。两者相比，二次拟合逼近程度更高。(curve fitting through a given set of two-dimensional coordinates, using the inverse matrix in linear algebra knowledge, find out the
cplst
- 多标签分类算法，通过对标签降维（SVD），然后利用线性回归建立特征和低维标签之间的关系，求出特征的系数，然后反过来进行预测(Multi label classification algorithm, through the tag dimension reduction (SVD), and then use linear regression to establish the relationship between features and low dimensional tags, to
Kalman filter
- 卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Ka
fwdv033
- 本算法采用相似搜索,和线性加权回归算法,主要用于预测,而且效果好,()
LMI程序
- 把鲁棒预测控问题转化为线性矩阵不等式来求解(Solving the problem of robust predictive control into a linear matrix inequality)
greymodel(1,1)
- 一阶线性灰色预测模型GM（1，1） 替换掉数据和循环次数即可使用(Linear grey prediction model GM (1, 1) Replace the number of data and the number of cycles to use)
P2_KalmanFilter_Example
- 卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Ka
UJFTXJ
- 本算法采用相似搜索,和线性加权回归算法,主要用于预测,而且效果好,()
EKF
- 经典的卡尔曼滤波只适用于线性且满足高斯分布的系统，扩展卡尔曼滤波，非线性，实现跟踪，预测未来(The classical Calman filtering is only suitable for linear systems that satisfy Gauss distribution, extend Calman filtering, nonlinear, track and predict the future.)
三维校正
- 二阶校正算法（平行因子，交替惩罚三线性，自加权交替三线性）用于三维数据的分类和预测(Classification and prediction of three-dimensional data using second-order correction algorithm)
matlab 常微分方程数值解法 源程序代码
- 11.1 Euler方法 380 11.1.1 Euler公式的推导 380 11.1.2 Euler方法的改进 383 11.2 Runge-Kutta方法 385 11.2.1 二阶Runge-Kutta方法 385 11.2.2 三阶Runge-Kutta方法 388 11.2.3 四阶Runge-Kutta方法 390 11.2.4 隐式Runge-Kutta方法 391 11.3 线性多步法 392 11.3.1 Adams外推公式
自主驾驶车辆的路径规划与轨迹跟踪控制.rar
- 为减少道路突发事故，提高车辆通行效率，需要研究车辆的紧急避障以实现自主驾驶。 基于车辆点质量模型，设计了非线性模型预测控制( MPC) 路径规划器; 基于车辆动力学模型，设计了线性时变MPC 轨迹跟踪器。(Emergency obstacle avoidance is one of the key points for autonomous driving system. A path planning controller based on non-linear model predicti
逻辑回归
- 逻辑回归一般指logistic回归。logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。(Logistic regression generally refers to logistic regression. Logistic regression, also known as logistic regression analysis, is a generalized linear regression analysi