news 2026/5/7 22:51:42

【控制】基于 Koopman 算子的模型预测控制框架在 Frenkel-Kontorova模型同步控制中的应用附Matlab代码

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张小明

前端开发工程师

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【控制】基于 Koopman 算子的模型预测控制框架在 Frenkel-Kontorova模型同步控制中的应用附Matlab代码

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🔥内容介绍

一、技术背景与问题提出

Frenkel-Kontorova(FK)模型作为描述非线性耦合系统的经典模型,广泛应用于晶体位错运动、约瑟夫森结阵列、生物种群同步等领域,其核心是通过非线性势场与耦合项描述多粒子(或多单元)的相互作用。在 FK 模型同步控制场景中(如让多单元 FK 系统跟随参考轨迹、实现多 FK 子系统间的同步),传统控制方法面临显著局限:

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[http://dx.doi.org/10.1016/j.conengprac.2023.105629](http://dx.doi.org/10.1016/j.conengprac.2023.105629)

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
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