【干货书】使用高斯过程模型的动态系统建模与控制，281页pdf

这本专著为在学术界和工业中处理或对系统识别和控制领域的新发展感兴趣的工程师和研究人员打开了新的视野。它强调指导方针的工作解决方案和实际建议的实施，而不是高斯过程(GP)模型的理论背景。这本书展示了概率机器学习方法最近发展的潜力，并给读者一个对这个主题的直观理解。本文讨论了目前的技术状况以及未来可能的研究方向。

系统控制设计依赖于数学模型，这些模型可以从测量数据发展而来。基于GP模型的系统识别过程，可以在基于数据的控制设计中发挥重要作用，其描述是本文的一个重要方面。首先介绍了GP回归的背景，结合系统辨识和先验知识，然后引入全面控制。这本书由计算机模拟结果和工厂测量的例子，线图和图形表示的广泛使用说明。本文的研究成果应用于真实案例研究，包括:

• 气液分离器控制;
• 城市交通信号建模与重构
• 大气臭氧浓度预测。