传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学...
程序代码: %基于BP神经网络的自整定PID控制仿真 clear all; close all; yite= 0.25;%学习速率η=0.25 alfa = 0.05;%动量因子α=0.05 S=2;%选择输入信号的类型(1:单位阶跃信号;2:正弦信号) input= 4;%输入层节点数 hidden=5;%隐含层节点数 output=3;%输出层节点数 if S==1%S=1时,输入信号为单位阶...
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Matlab基于BPPID神经网络控制-基于BP PID神经网络控制.rar 基于BP PID神经网络控制,不错的!!!点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:13 积分 电信网络下载 编程实战项目:基于JAVA的SMART系统-系统框架设计与开发(源代码+文档).zip 2024-12-07 12:34:35 积分:1 ...
基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真,运用于Matlab2016b。 (0)踩踩(0) 所需:7积分 weixin_433018332019-12-17 09:03:17 评论 代码 第47行: K1=wo*Oh;%输出层的输入(3*1矩阵) 第56行: dK(j)=2/(exp(K1(j))+exp(-K1(j)))^2; %输出层的输出的一阶导 其中Kl在文中有说到是输出层...
4 Matlab代码实现 1 概述 传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将BP神经网络与PID控制器相结合...
BP)神经网络PID控制方法.将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学习能力在线实时调整PID控制参数,提升系统稳定性,针对BP-PID自学习过程中容易陷入局部极小值问题,利用PSO算法对其进行优化,确保BP-PID系统收敛于全局最优解.基于仿真数据开展实验,结果表明,所提方法能够有效提升系统的控制精度和控制稳定...
简介:基于粒子群算法优化BP神经网络的PID控制算法(Matlab代码实现) 一、 概述 传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神...
传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学...