matlab自带的 acc

引用:C:\Users\Documents\MATLAB\Examples\R2020b\mpc\AdaptiveCruiseControlExample。引用:基于模型预测控制（自带的mpc模块）和最优控制理论的Carsim与Matlab simulink联合仿真实现汽车主动避撞和跟车功能（acc自适应巡航），包含simulink模型（其中有车辆逆纵向动力学模型、逆发动机模型、切换控制逻辑等...。

Matlab自带的ACC（Adaptive Cruise Control）是基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）和最优控制理论的一种汽车主动巡航控制功能。该功能允许汽车在行驶过程中自动调整车速以保持与前车的安全距离。

ACC的工作原理是通过使用车辆的传感器（如雷达或激光器）来检测前方车辆的距离和速度，并根据这些信息来自动调整车速。当前方车辆减速时，ACC会自动减速以保持安全距离，并在前方车辆加速时加速以保持与其相对运动的恒定距离。

使用Matlab自带的ACC功能，您可以通过建立模型和控制逻辑来模拟和仿真ACC的性能。这包括车辆的纵向动力学模型、发动机模型和切换控制逻辑等。

相关问题

基于matlab利用感知器算法进行鸢尾花分类的代码，不能使用matlab自带的神经网络算法工具箱

好的，以下是基于Matlab利用感知器算法进行鸢尾花分类的代码，不使用Matlab自带的神经网络算法工具箱：

% 鸢尾花分类
clc, clear, close all

% 加载数据集
load fisheriris.mat
x = meas; % 特征
y = grp2idx(species); % 标签

% 数据预处理
x_norm = (x - min(x)) ./ (max(x) - min(x)); % 归一化处理
indices = crossvalind('Kfold', y, 5); % 5折交叉验证

% 初始化感知器
input_size = size(x_norm, 2); % 输入层大小
output_size = length(unique(y)); % 输出层大小
hidden_size = 5; % 隐藏层大小
w1 = rand(input_size, hidden_size); % 输入层到隐藏层的权重
b1 = rand(1, hidden_size); % 隐藏层的偏置
w2 = rand(hidden_size, output_size); % 隐藏层到输出层的权重
b2 = rand(1, output_size); % 输出层的偏置
learning_rate = 0.01; % 学习率
num_epochs = 1000; % 迭代次数

% 训练感知器
for epoch = 1:num_epochs
    for k = 1:length(y)
        % 前向传播
        z1 = x_norm(k,:) * w1 + b1; % 隐藏层输入
        a1 = sigmoid(z1); % 隐藏层输出
        z2 = a1 * w2 + b2; % 输出层输入
        a2 = softmax(z2); % 输出层输出
        
        % 反向传播
        delta2 = a2;
        delta2(y(k)) = delta2(y(k)) - 1; % 输出层误差
        delta1 = delta2 * w2' .* sigmoid_gradient(z1); % 隐藏层误差
        w2 = w2 - learning_rate * a1' * delta2; % 更新隐藏层到输出层的权重
        b2 = b2 - learning_rate * delta2; % 更新输出层的偏置
        w1 = w1 - learning_rate * x_norm(k,:)' * delta1; % 更新输入层到隐藏层的权重
        b1 = b1 - learning_rate * delta1; % 更新隐藏层的偏置
    end
end

% 测试感知器
accs = zeros(1, 5); % 保存每次交叉验证的准确率
for i = 1:5
    test = (indices == i); % 测试集
    train = ~test; % 训练集
    x_train = x_norm(train,:);
    y_train = y(train,:);
    x_test = x_norm(test,:);
    y_test = y(test,:);
    z1 = x_test * w1 + b1; % 隐藏层输入
    a1 = sigmoid(z1); % 隐藏层输出
    z2 = a1 * w2 + b2; % 输出层输入
    a2 = softmax(z2); % 输出层输出
    [~, pred] = max(a2, [], 2); % 预测结果
    accs(i) = mean(pred == y_test); % 计算准确率
end
mean_acc = mean(accs); % 平均准确率
fprintf('平均准确率为%.2f%%\n', mean_acc * 100);

% Sigmoid函数
function y = sigmoid(x)
    y = 1 ./ (1 + exp(-x));
end

% Softmax函数
function y = softmax(x)
    y = exp(x) ./ sum(exp(x), 2);
end

% Sigmoid函数的导数
function y = sigmoid_gradient(x)
    y = sigmoid(x) .* (1 - sigmoid(x));
end

该代码使用了5折交叉验证评估感知器的性能，并计算了平均准确率。其中，Sigmoid函数用于隐藏层的激活函数，Softmax函数用于输出层的激活函数。感知器算法通过迭代更新权重和偏置来优化模型，使得模型能够对鸢尾花进行分类。

使用matlab实现一个简单的支持向量机，要求不使用matlab中自带的工具箱，手动实现代码

好的，我可以为你提供手动实现支持向量机的代码。

在手动实现支持向量机时，需要使用优化算法来求解最优化问题。常用的优化算法有SMO算法、QP算法等。下面我们以SMO算法为例，给出一个简单的支持向量机实现。

首先，我们需要准备训练数据和测试数据，同样需要包含标签和特征。这里我们以鸢尾花数据集为例，使用前两个特征进行训练和测试。

load fisheriris
X = meas(1:100,1:2);
Y = ones(100,1);
Y(51:end) = -1;

接着，我们需要定义一个核函数，这里我们选择使用高斯核函数。

function K = kernel(x1,x2,sigma)
    K = exp(-(norm(x1-x2)^2)/(2*sigma^2));
end

然后，我们需要定义一个函数来计算模型预测值。

function y_pred = predict(X_train,Y_train,alpha,b,x_test,sigma)
    y_pred = 0;
    for i = 1:size(X_train,1)
        y_pred = y_pred + alpha(i)*Y_train(i)*kernel(X_train(i,:),x_test,sigma);
    end
    y_pred = y_pred + b;
    y_pred = sign(y_pred);
end

接着，我们需要定义一个函数来计算模型参数，即alpha和b。

function [alpha,b] = svm_train(X_train,Y_train,C,sigma,max_iter,tol)
    alpha = zeros(size(X_train,1),1);
    b = 0;
    iter = 0;
    while(iter<max_iter)
        alpha_prev = alpha;
        for i=1:size(X_train,1)
            Ei = predict(X_train,Y_train,alpha,b,X_train(i,:),sigma) - Y_train(i);
            if ((Y_train(i)*Ei < -tol && alpha(i) < C) || (Y_train(i)*Ei > tol && alpha(i) > 0))
                j = ceil(rand()*size(X_train,1));
                Ej = predict(X_train,Y_train,alpha,b,X_train(j,:),sigma) - Y_train(j);
                alpha_i_old = alpha(i);
                alpha_j_old = alpha(j);
                if (Y_train(i) == Y_train(j))
                    L = max(0,alpha_i_old+alpha_j_old-C);
                    H = min(C,alpha_i_old+alpha_j_old);
                else
                    L = max(0,alpha_j_old-alpha_i_old);
                    H = min(C,C+alpha_j_old-alpha_i_old);
                end
                if (L == H)
                    continue;
                end
                eta = 2*kernel(X_train(i,:),X_train(j,:),sigma)-kernel(X_train(i,:),X_train(i,:),sigma)-kernel(X_train(j,:),X_train(j,:),sigma);
                if (eta >= 0)
                    continue;
                end
                alpha(j) = alpha(j) - (Y_train(j)*(Ei-Ej))/eta;
                alpha(j) = min(alpha(j),H);
                alpha(j) = max(alpha(j),L);
                if (abs(alpha(j)-alpha_j_old) < tol)
                    alpha(j) = alpha_j_old;
                    continue;
                end
                alpha(i) = alpha(i) + Y_train(i)*Y_train(j)*(alpha_j_old-alpha(j));
                b1 = b - Ei - Y_train(i)*(alpha(i)-alpha_i_old)*kernel(X_train(i,:),X_train(i,:),sigma) - Y_train(j)*(alpha(j)-alpha_j_old)*kernel(X_train(i,:),X_train(j,:),sigma);
                b2 = b - Ej - Y_train(i)*(alpha(i)-alpha_i_old)*kernel(X_train(i,:),X_train(j,:),sigma) - Y_train(j)*(alpha(j)-alpha_j_old)*kernel(X_train(j,:),X_train(j,:),sigma);
                if (alpha(i) > 0 && alpha(i) < C)
                    b = b1;
                elseif (alpha(j) > 0 && alpha(j) < C)
                    b = b2;
                else
                    b = (b1+b2)/2;
                end
            end
        end
        if (sum(abs(alpha-alpha_prev)) < tol)
            break;
        end
        iter = iter + 1;
    end
end

最后，我们调用svm_train函数进行模型训练，并使用predict函数对测试数据进行预测。

C = 1;
sigma = 1;
max_iter = 100;
tol = 1e-4;
[alpha,b] = svm_train(X,Y,C,sigma,max_iter,tol);
X_test = meas(101:end,1:2);
Y_test = ones(50,1);
Y_test(26:end) = -1;
Y_pred = zeros(size(X_test,1),1);
for i = 1:size(X_test,1)
    Y_pred(i) = predict(X,Y,alpha,b,X_test(i,:),sigma);
end
acc = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test);
fprintf('Accuracy: %f\n',acc);

希望这个手动实现的支持向量机代码能够帮到你。