有限集模型预测控制与无限集模型预测控制的区别

有限集模型预测控制是指在预测控制中，所建立的模型只考虑有限个时间步长内的数据，即模型只包含有限个输入和输出变量，通常使用自回归模型（AR模型）进行建模和预测。在控制过程中，每次需要根据最新的测量结果和先前的预测结果更新模型，并计算出下一步的控制信号。

无限集模型预测控制则是指在预测控制中，所建立的模型考虑无限个时间步长内的数据，即模型包含无限个输入和输出变量，通常使用递推式模型（如ARMA模型、ARIMA模型等）进行建模和预测。在控制过程中，每次需要根据最新的测量结果和先前的预测结果更新模型，并计算出下一步的控制信号。

因此，相比于有限集模型预测控制，无限集模型预测控制能更好地处理长期趋势和周期性变化，并且有更高的预测精度和稳定性。但同时，无限集模型预测控制也需要更多的计算资源和时间，并且需要更高的模型识别和参数估计能力。