要上好模型预测控制编程课，您可以按照以下步骤进行：
了解预测控制的基本概念
学习预测控制的发展历史、特点以及基本原理。
掌握模型算法控制（MAC）、动态矩阵控制（DMC）、内部模型控制（IMC）和状态反馈预测控制（SFPC）等算法。
搭建开发环境
安装Python，并确保将其添加到系统路径中，以便在命令行中调用Python。
安装SciPy库，它提供了许多用于数据分析和拟合的优化工具。
数据准备
收集并准备用于训练预测模型的历史数据，通常这些数据会保存在CSV文件中。
编写代码
使用Python及其相关库（如Pandas、SciPy、NumPy和Matplotlib）来读取数据、训练预测模型并进行预测。
示例代码可能包括读取CSV文件、转换日期格式、进行数据拟合和绘制预测结果。
实践项目
通过实际项目来应用所学知识，例如，使用历史销售数据来预测未来的销售量，并绘制预测结果与实际销售数据的对比图。
深入学习
随着对模型预测控制的深入理解，可以进一步研究更高级的控制策略和优化算法。
阅读相关文献和教材，参加研讨会和在线课程，以加深对模型预测控制的理解。
反馈与改进
在课程学习中，积极与老师和同学互动，获取反馈，不断改进自己的代码和模型。
通过以上步骤，您可以系统地学习模型预测控制编程，并通过实践项目来巩固所学知识。