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🔥 内容介绍
在现代工程与控制领域，线性系统的模型构建常面临 “精度与复杂度” 的矛盾 —— 高维系统虽能精准描述实际物理过程（如电力系统、航空航天控制系统、化工反应过程），却因状态变量数量庞大，导致仿真效率低下、控制器设计难度剧增。模型约减技术通过构建低维近似模型，在保证核心特性（如稳定性、耗散性）的前提下简化系统，成为解决这一矛盾的关键手段。其中，“基于瞬时匹配保持线性系统耗散性的模型约减” 方法，凭借对系统动态瞬时特性的精准捕捉和对耗散性这一核心能量特性的严格保持，在高可靠性要求的领域（如新能源并网控制、自动驾驶动力学建模）具有重要应用价值。本文将从数据分析视角出发，深入拆解该方法的原理、数据分析流程、关键指标及验证实例，为工程实践提供理论与方法支撑。
一、基础概念铺垫：线性系统、耗散性与模型约减的核心逻辑
在深入数据分析前，需先明确三个核心概念的定义与关联，这是理解后续方法的基础。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
p = size(sys.c,1);
m = size(sys.b,2);
n = size(sys.a,1);
A = sys.A;
B = sys.B;
C = sys.C;
Qhat = C'*Q*C;
Shat = C'*S;
Rhat = R;
LMI = [A'*X + X*A - Qhat, X*B - Shat; (X*B - Shat)', -Rhat];
end
🔗 参考文献
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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
🌟 无人机应用方面
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🌟 通信方面
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🌟 元胞自动机方面
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