用模型预测控制求解限速值的python代码

这个问题需要明确一些细节，比如需要什么样的数据作为输入，需要用哪种模型进行预测，最终的输出结果是什么等等。以下是一个基于机器学习模型的限速预测示例代码，仅供参考：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('speed_data.csv')

# 将数据分为训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)

# 准备输入和输出数据
train_X = train_data[['feature_1', 'feature_2', ...]]
train_y = train_data['speed_limit']

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(train_X, train_y)

# 使用模型进行预测
test_X = test_data[['feature_1', 'feature_2', ...]]
predict_y = model.predict(test_X)

# 输出预测结果
print(predict_y)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。同时，模型的选择和参数的调整也会对最终的预测结果产生影响。