✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、程序设计科研仿真。完整代码获取 定制创新 论文复现点击Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、整体概述这段 Matlab 代码围绕深度学习模型预测控制器展开提供了批处理Batch和顺序Sequential两种控制技术选择用于解决特定的数据类型玩具问题并实现对温度的预测与控制优化。其核心目的是通过结合长短期记忆网络LSTM预测未来状态再利用模型预测控制MPC优化控制输入以达到设定的温度目标。二、代码结构与功能详细分析一初始化与数据选择控制技术选择用户通过输入Logic选择控制技术1 代表批处理控制2 代表顺序控制。数据类型选择Datatype用于选择数据类型范围为 1 - 3 。根据不同选择生成不同的数据集如线性分布、正弦分布或随机分布的数据这些数据构成设定点setpoint作为温度控制的目标值。最大迭代次数设定通过maxIter设置最大迭代次数范围建议在 20 - 40 之间此参数影响后续算法的运行次数。二批处理控制Logic 1文件操作与路径设置创建名为Results_Batch的文件夹用于保存结果并添加相关路径方便后续调用函数和加载数据。优化方案选择用户选择优化方案1 代表 LBFGS2 代表 I - ES 。这两种优化算法将影响后续模型预测控制的求解过程。开环与闭环控制选择用户通过methodd选择开环1或闭环2控制方式。开环控制不考虑反馈直接基于预测状态进行控制闭环控制则利用反馈的真实室温信息进行控制调整。LSTM 预测未来状态加载预训练的 LSTM 模型netLSTM及相关数据如训练数据X_train、时间步长shiftt、训练集大小train_size和数据变换参数transs。根据是否有历史数据的选择准备输入数据aa进而预测未来状态pred_states。开环控制若选择开环控制直接将预测状态作为优化状态optimised_states。加载相关模型和数据变换对象对优化状态进行变换后输入模型预测温度最后绘制真实温度与预测温度的对比图并保存。闭环控制选择闭环控制时调用MPC_controller_states函数基于预测状态、真实温度等信息进行模型预测控制得到优化状态optimised_states。此函数内部可能涉及到根据当前预测和反馈信息调整控制输入以最小化与设定点的误差。优化设定点温度加载另一数据集调用MPC_Controller_states_controll函数基于设定点温度、优化状态等信息进行进一步的控制优化得到最终的优化状态控制量optimised_states_control。保存结果将优化后的状态和控制量保存为 CSV 文件文件名为根据优化方案命名同时移除之前添加的路径。三顺序控制Logic 2文件操作与路径设置类似于批处理控制创建Results_Sequential文件夹并添加相关路径。优化方案选择与批处理控制类似用户选择优化方案LBFGS 或 I - ES同时设置集成大小N。LSTM 预测与状态更新与批处理控制前期类似加载 LSTM 模型及相关数据。通过predictAndUpdateState函数利用 LSTM 模型逐步预测未来状态并根据传感器获取的真实温度信息结合模型预测控制循环更新优化状态optimised_states、优化状态控制量optimised_states_control等变量。每次循环中基于当前预测状态、设定点温度等信息进行控制优化并根据反馈的真实温度调整后续预测和控制。绘制与保存结果根据优化后的状态和控制量通过加载相关模型和数据变换对象预测温度并绘制真实温度与优化温度、设定点温度与控制器输出的对比图根据优化方案保存图片。最后将优化后的状态和控制量保存为 CSV 文件并移除添加的路径。四模型训练部分状态模型训练使用Learning_Clement函数对与状态相关的模型进行训练该函数可能涉及数据预处理、模型构建、训练及评估过程。训练数据来自Box.csv文件训练结果包括训练和测试成本、数据范围、数据变换对象及训练好的模型并保存相关数据。控制器模型训练类似地针对控制器模型使用Learning_Clement函数进行训练数据来自GSHP.csv文件保存训练结果。LSTM 模型训练使用Learning_LSTM_Clement函数训练 LSTM 模型数据来自Box.csv文件保存训练好的 LSTM 模型及相关数据。三、关键函数与算法LSTM 预测利用预训练的 LSTM 模型预测未来状态通过predictAndUpdateState函数实现对 LSTM 模型的动态更新使其能够根据新的输入数据持续预测未来状态。模型预测控制MPCMPC_controller_states和MPC_Controller_states_controll等函数实现模型预测控制算法。MPC 通过预测未来状态结合设定点和系统模型优化控制输入以最小化系统输出与设定点之间的误差从而实现对温度的精确控制。数据变换使用clfx.transform和clfy.inverse_transform等函数对数据进行变换这在数据预处理和结果后处理中起到关键作用确保数据符合模型输入要求并将模型输出转换为实际物理量。四、总结该代码构建了一个完整的基于深度学习模型预测控制器的系统涵盖数据选择、模型预测、控制优化及结果保存等多个环节。通过批处理和顺序两种控制技术结合 LSTM 预测与 MPC 优化能够有效地处理不同类型的数据并实现对温度的精确控制。然而代码中部分函数如Learning_Clement、MPC_controller_states等未给出具体实现可能需要进一步查看相关函数文件以深入理解其内部机制。同时在实际应用中还需根据具体场景对代码进行调整和优化例如数据的实时获取与处理、模型参数的进一步调优等。⛳️ 运行结果 部分代码close all;%%{fprintf(Box Configuration \n)fprintf(Inputs: \n)fprintf(Environment:Site Outdoor Air Drybulb Temperature [C] \n)fprintf(Environment:Site Outdoor Air Wetbulb Temperature [C] \n)fprintf(Environment:Site Outdoor Air Relative Humidity [%%] \n)fprintf(Environment:Site Wind Speed [m/s] \n)fprintf(Environment:Site Wind Direction [deg] \n)fprintf(Environment:Site Horizontal Infrared Radiation Rate per Area [W/m2] \n)fprintf(Environment:Site Diffuse Solar Radiation Rate per Area [W/m2] \n)fprintf(Environment:Site Direct Solar Radiation Rate per Area [W/m2] \n)fprintf(THERMAL ZONE: BOX:Zone Outdoor Air Wind Speed [m/s] \n)fprintf(Outputs: \n)fprintf(THERMAL ZONE: BOX:Zone Mean Air Temperature [C] \n)fprintf(GSHP configuration \n)fprintf(Inputs:\n)fprintf(Environment:Site Outdoor Air Drybulb Temperature [C] \n)fprintf(Environment:Site Outdoor Air Wetbulb Temperature [C] \n)fprintf(Environment:Site Outdoor Air Relative Humidity [%%] \n)fprintf(Environment:Site Wind Speed [m/s] \n)fprintf(Environment:Site Wind Direction [deg] \n)fprintf(Environment:Site Horizontal Infrared Radiation Rate per Area [W/m2] \n)fprintf(Environment:Site Diffuse Solar Radiation Rate per Area [W/m2] \n)fprintf(Environment:Site Direct Solar Radiation Rate per Area [W/m2] \n)fprintf(THERMAL ZONE: BOX:Zone Outdoor Air Wind Speed [m/s] \n)fprintf(GSHPCLG:Heat Pump Electric Power [W] \n)fprintf(GSHPCLG:Heat Pump Source Side Inlet Temperature [C] \n)fprintf(GSHPHEATING:Heat Pump Electric Power [W] \n)fprintf(GSHPHEATING:Heat Pump Source Side Inlet Temperature [C] \n)fprintf(Outputs: \n)fprintf(THERMAL ZONE: BOX:Zone Mean Air Temperature [C] \n)fprintf(Data Driven MPC Approach. Online approach \n)fprintf(steps: \n)fprintf(1) Predict room temperature at time t given current weather states \n)fprintf(2) Optimise for control at time t to reference room temperature \n)fprintf(3) Predict room temperature at time t1 using temperature at time t \n)fprintf(4) Predict weather states for t1 using temperature at t1 (gotten from 3) \n) 参考文献[1] Luca Ambrogioni, Umut Güçlü, Marcel AJ van Gerven, and Eric Maris. The kernel mixture network: A non-parametric method for conditional density estimation of continuous random variables. arXiv preprint arXiv:1705.07111, 2017.[2] Christopher M Bishop. Mixture density networks. 1994.[3] Isobel C. Gormley and Sylvia Frühwirth-Schnatter. Mixtures of Experts Models. Chapman and Hall/CRC, 2019.[4] R.B. Gramacy and H.K. Lee. Bayesian treed Gaussian process models with an application to computer modeling. 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