SINDY-MPC 项目使用教程

SINDY-MPC 项目使用教程

SINDY-MPC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SINDY-MPC

1. 项目的目录结构及介绍

SINDY-MPC 项目的目录结构如下：

SINDY-MPC/
├── DATA/
│   └── HIV/
├── EX_FLIGHT_CONTROL_F8/
├── EX_HIV_THERAPY/
├── EX_LORENZ/
├── EX_LOTKA_VOLTERRA/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md

目录结构介绍：

• DATA/: 存放项目的数据文件，包括训练数据和验证数据。

  • HIV/: 存放与HIV治疗相关的数据文件。

• EX_FLIGHT_CONTROL_F8/: 存放与F8飞机飞行控制相关的示例代码。

• EX_HIV_THERAPY/: 存放与HIV治疗相关的示例代码。

• EX_LORENZ/: 存放与Lorenz系统相关的示例代码。

• EX_LOTKA_VOLTERRA/: 存放与Lotka-Volterra系统相关的示例代码。

• utils/: 存放项目中使用的辅助函数和工具。

• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被Git管理。

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。

• README.md: 项目的说明文件，包含项目的概述、安装和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

SINDY-MPC 项目没有明确的“启动文件”，但每个示例目录中都有相应的脚本来执行系统识别和模型预测控制。以下是一些关键的启动脚本：

示例启动脚本：

• EX_YYYY_SI_SINDYc.m: 用于执行SINDYc系统识别的脚本，其中YYYY代表具体的示例名称（如FLIGHT_CONTROL_F8、HIV_THERAPY等）。

• MPC_YYYY_SINDYc.m: 用于执行基于SINDYc模型的模型预测控制的脚本。

• MPC_YYYY_ModelComparison.m: 用于比较不同模型（如SINDYc、神经网络、线性系统）在模型预测控制中的性能。

使用方法：

1. 进入具体的示例目录，例如 SINDY-MPC/EX_FLIGHT_CONTROL_F8/。
2. 运行系统识别脚本，例如 EX_FLIGHT_CONTROL_F8_SI_SINDYc.m。
3. 运行模型预测控制脚本，例如 MPC_FLIGHT_CONTROL_F8_SINDYc.m。

3. 项目的配置文件介绍

SINDY-MPC 项目没有明确的“配置文件”，但可以通过修改脚本中的参数来配置系统识别和模型预测控制的行为。以下是一些常见的配置参数：

配置参数：

• getTrainingData.m: 用于生成训练数据的脚本，可以配置模拟参数。

• getValidationData.m: 用于生成验证数据的脚本，可以配置模拟参数。

• getMPCparams.m: 用于定义模型预测控制的参数，如控制步长、预测步长等。

配置方法：

1. 打开相应的脚本文件，例如 getMPCparams.m。
2. 修改脚本中的参数，例如控制步长、预测步长等。
3. 保存并运行脚本，观察配置参数对系统识别和模型预测控制的影响。

通过以上步骤，您可以轻松地配置和使用 SINDY-MPC 项目进行系统识别和模型预测控制。

SINDY-MPC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SINDY-MPC