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非线性模型预测控制在传染病控制中的应用 |
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论文目录 |
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摘要 | 第3-4页 | 英文摘要 | 第4-8页 | 1 绪论 | 第8-13页 | 1.1 研究背景 | 第8-9页 | 1.2 传染病控制的研究现状 | 第9-11页 | 1.2.1 基于仓室模型的传染病控制研究 | 第9页 | 1.2.2 基于最优控制的传染病控制研究 | 第9-10页 | 1.2.3 传染病的模型预测控制 | 第10-11页 | 1.3 本文研究目的及主要内容 | 第11-13页 | 1.3.1 本文研究目的 | 第11页 | 1.3.2 本文主要内容 | 第11-13页 | 2 预备知识 | 第13-18页 | 2.1 传染病动力学模型简介 | 第13-15页 | 2.2 非线性模型预测控制的基本框架 | 第15-17页 | 2.3 本章小结 | 第17-18页 | 3 传染病的SI_gI_qR过程控制模型及其NMPC求解 | 第18-32页 | 3.1 控制系统的建立 | 第18-21页 | 3.1.1 过程模型的建立 | 第18-20页 | 3.1.2 约束条件 | 第20-21页 | 3.1.3 性能指标 | 第21页 | 3.1.4 预测时域上开环最优控制问题的构造 | 第21页 | 3.2 状态观测 | 第21-25页 | 3.2.1 状态观测器的设计 | 第22-23页 | 3.2.2 状态观测器渐近稳定性证明 | 第23-25页 | 3.3 基于SIgIqR过程控制模型的NMPC算法 | 第25-26页 | 3.4 数值模拟 | 第26-31页 | 3.4.1 无控制状态下传播过程的模拟 | 第27-28页 | 3.4.2 NMPC策略下传播过程的模拟 | 第28-31页 | 3.5 本章小结 | 第31-32页 | 4 NMPC算法在埃博拉病毒传播控制中的应用 | 第32-48页 | 4.1 埃博拉病毒传播控制系统过程模型的建立 | 第32-35页 | 4.1.1 埃博拉病毒传播的特点与控制措施 | 第32页 | 4.1.2 模型的建立 | 第32-35页 | 4.2 数据拟合与参数估计 | 第35-38页 | 4.2.1 无控制的埃博拉病毒传播模型 | 第36-37页 | 4.2.2 数据拟合与参数估计 | 第37-38页 | 4.3 埃博拉病毒传播过程NMPC框架的建立 | 第38-42页 | 4.3.1 性能指标 | 第38-39页 | 4.3.2 约束条件 | 第39页 | 4.3.3 预测时域上开环最优控制问题的构造 | 第39-42页 | 4.4 数值模拟 | 第42-47页 | 4.4.1 埃博拉病毒传播过程的NMPC算法 | 第42页 | 4.4.2 数值模拟结果 | 第42-46页 | 4.4.3 模拟结果分析 | 第46-47页 | 4.5 本章小结 | 第47-48页 | 5 结论与展望 | 第48-50页 | 5.1 本文主要工作和结论 | 第48页 | 5.2 后续研究工作展望 | 第48-50页 | 参考文献 | 第50-54页 | 附录 | 第54-58页 | A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第54页 | B.作者在攻读学位期间完成的论文工作 | 第54页 | C.部分程序代码 | 第54-57页 | D.学位论文数据集 | 第57-58页 | 致谢 | 第58页 |
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