Nonlinear Model Predictive Control and System Identification for a Dual-hormone Artificial Pancreas
In this work, we present a switching nonlinear model predictive control (NMPC) algorithm for a dual-hormone artificial pancreas (AP), and we use maximum likelihood estimation (MLE) to identify model parameters. A dual-hormone AP consists of a continuous glucose monitor (CGM), a control algorithm, an...
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Format: | Artikel |
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