动态建模

PSDM 是一种数值方法，用于以回归量形式推导出任意刚体链运动方程。通过符号操作，此包可生成用于实时代码的高组织数字表示模型。 特点：- 自动模型简化- 单次推导中的正向和逆向动力学建模- 使用相同的惯性参数集 要求：- MATLAB R2018a 或更高版本 附加信息：- MATLAB 符号工具箱用于说明某些推导结果。- MATLAB Coder 用于代码生成。- MATLAB 并行计算工具箱可用于并行处理。

动态规划简介 动态规划是一种优化技术，通常用于解决最优化问题，例如寻找最小成本或最大效益的决策序列。通过将复杂问题分解成一系列子问题，并应用最优子结构来达到全局最优解。MATLAB在此过程中的强大数值计算能力，极大简化了动态规划的实现。 动态规划在MATLAB中的应用场景 动态规划广泛应用于资源分配、路径规划、库存控制等数学建模场景。MATLAB可以通过定义状态、决策、状态转移方程（价值函数）和边界条件等步骤，来实现动态规划的高效计算。例如，经典的背包问题可以用MATLAB编程求解：定义一个二维数组（价值矩阵），填充每个元素以表示放入物品的最优价值。 动态规划的实现步骤 定义状态：用数组或矩阵表示状态空间。 决策定义：明确在每个状态的可行操作。 状态转移方程：即价值函数，用于计算状态转移的结果。 边界条件：设置初始或最终状态的条件。 MATLAB实现示例：背包问题 在背包问题中，物品具有不同的重量和价值。目标是在不超过背包容量的前提下，最大化总价值。MATLAB的for和while循环适合动态规划迭代求解，逐步填充价值函数。可选择逆向计算来减少不必要的步骤。 动态规划结合其他算法的应用 动态规划还可与贪心策略和分治法等算法结合使用。例如，旅行商问题中结合贪心策略，通过局部最优解的回溯调整，找到全局最优路径。 MATLAB工具与可视化分析 MATLAB的脚本和函数功能大大简化了调试与优化。通过状态图或价值函数变化曲线等可视化手段，可以帮助理解算法过程与结果的合理性。此外，在求解带约束的最优化问题时，可用fmincon结合动态规划，广泛应用于工程、经济和生物科学领域。 总结 本章详细讲解了如何在MATLAB中实现动态规划，从基本概念、算法设计、代码编写到实际案例分析，帮助读者掌握动态规划在MATLAB环境中的实践技巧，提升解决复杂数学建模问题的能力。

Simulink动态系统建模与仿真基础 由李颖等人编写，提供动态系统建模与仿真的基础知识和实践方法。

使用MATLAB和动态方程建立EPS模型，包括观察者、参考模型和控制器，进行摩擦补偿控制。

本存储库包含Konstantinos Letros编写的代码，作为我在塞萨洛尼基亚里士多德大学电气工程学习的第7学期项目，涵盖了动态系统建模课程，利用了机器学习和控制理论。第一部分介绍了物理系统建模和离线参数估计的使用，以证明参数的准确性。第二部分展示了基于梯度下降的多元系统在线参数估计，通过Lapunov方法进行演示。第三部分展示了基于投影法梯度下降的多变量系统在线约束参数估计，适用于未知的线性（微分）系统建模。应用程序使用MathWorks MATLAB R2018b和MikTeX进行实现。

BNT-SM 是一个用于学生建模的贝叶斯网络工具箱，促进在学生建模社区中使用动态贝叶斯网络。BNT-SM 输入了一个数据集和一个由研究人员假设的贝叶斯网络模型的紧凑XML规范，该模型用于描述学生知识与观察到的行为之间的因果关系。BNT-SM 使用贝叶斯网络工具箱生成并执行代码以训练和测试模型，使研究人员能够轻松探索关于学生模型中知识表示的不同假设。例如，通过改变贝叶斯网络的图形结构，研究补习干预如何影响学生的知识状态——干预可能是脚手架，也可能有助于学生学习。安装 BNT-SM 需要在 Matlab 中进行，因此您需要安装并运行 Matlab。典型用法示例：下载并解压缩 BNT-SM 后，启动 Matlab 并执行： cd srcsetupcd ../model/kt[property evidence hash_bnet] = RunBnet('property.xml'); Property.xml 是一个 XML 文件，用于指定我们正在构建的贝叶斯网络。在目录 BNT-SM/model 中，您可以找到其他一些贝叶斯网络模型。

JAS-mine 基于 Java，专注于为离散事件仿真（含基于代理模型和微仿真模型）提供独特的仿真工具。为了构建大规模、数据驱动的模型，JAS-mine 选择使用软件开发社区中的标准开源工具。JAS-mine 内置数据库通信工具，并提供代理建模和动态微仿真中常用工具，如实验设计、运行时监测、图形化可视界面、I/O 通讯、统计分析等。JAS-mine 源代码托管于 GitHub，核心存储库地址：https://github.com/jasmineRepo/JAS-mine-core，GUI 存储库地址：https://github.com/jasmineRepo/JAS-mine-gui。

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

创建数据库与模型：建立数据架构的基础。 创建表、表空间、序列：定义数据存储结构。 创建用户：管理数据库访问权限。 设置关系：建立表之间的关联。 生成数据库脚本：将模型转换为可执行代码。 连接数据库：与外部数据库建立通信。 反向工程：从现有数据库生成模型。 修改数据模型：调整数据结构。 更新数据库：将模型更改同步到数据库。 生成数据字典：记录数据库元数据。 生成测试数据：填充数据库以进行测试。 配置数据源：连接到不同类型的数据源。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。