A data-driven robust optimization approach to scenario-based stochastic model predictive control

•A novel data-driven approach is proposed for stochastic model predictive control.•Support vector clustering is adopted to learn an uncertainty set from scenarios.•A calibration procedure is developed to provide desirable probabilistic guarantees.•Finally, an uncertainty set-induced robust optimizat...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Journal of process control Ročník 75; s. 24 - 39
Hlavní autoři:	Shang, Chao, You, Fengqi
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.03.2019
Témata:	Chance constraints Machine learning Robust model predictive control Scenario programs Stochastic model predictive control Chance constraints Stochastic model predictive control Robust model predictive control Scenario programs Machine learning
ISSN:	0959-1524, 1873-2771
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!