北京市委书记蔡奇:加快拓展数字人民币应用全场景试点

北京市委书记蔡奇强调加强金融中心建设,支持数字货币平台,拓展数字人民币应用,大力发展金融科技,建设国家级示范区并推进风险防控。

2月22日上午,北京市委书记蔡奇就推动金融业高质量发展调查研究,并召开金融工作座谈会。他强调,要加强国家金融管理中心功能建设。继续为数字货币、支付清算、征信评级、登记托管、存款保险、金融科技、金融统计、金融安全等金融基础设施类平台在京发展提供支持。加快拓展数字人民币应用全场景试点,建设数字人民币认证、检测中心与贸易金融区块链平台等。

蔡奇还强调,要大力发展金融科技。抓好国家级金融科技示范区建设,探索开展数字金融创新,做好金融科技监管沙箱先行先试。推进金融领域数据治理和基础设施建设,巩固金融科技领先地位。要加强金融风险防控,坚决维护首都金融安全稳定,守住不发生系统性风险的底线。
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内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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