基于PSO优化BP神经网络PID控制器matlab仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 PID控制器(比例-积分-微分控制器),由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成。通过Kp,Ki和Kd三个参数的设定。PID控制器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。 PID控制器的方块图PID控制器是一...
1,Matlab打开Test_PSO_Stand.m文件 2,可以修改种群粒子总数以及迭代总次数(不建议修改粒子维度,因为这里是用粒子群算法去做一个BP网络参数寻优,该网络的隐藏层有4个神经元,一个输出神经元。) 3、运行后,可以执行ShowAllResult查看粒子群中每个粒子的曲线拟合结果。 三、代码 1.适应度函数 % AdaptFunc_BP.m % ...
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 PID控制器(比例-积分-微分控制器),由比例单元 P、积分单元 I 和微分单元 D 组成。通过Kp, Ki和Kd三个参数的设定。PID控制器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。 PID 控制器的方块图PID 控制器是一个在工业控制应用中常见的反馈...
基于PSO优化BP神经网络PID控制器matlab仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 PID控制器(比例-积分-微分控制器),由比例单元 P、积分单元 I 和微分单元 D 组成。通过Kp, Ki和Kd三个参数的设定。PID控制器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。 PID 控制器的方块图PID...
PSO优化的BP神经网络(Matlab版) 前言:最近接触到一些神经网络的东西,看到很多人使用PSO(粒子群优化算法)优化BP神经网络中的权值和偏置,经过一段时间的研究,写了一些代码,能够跑通,嫌弃速度慢的可以改一下训练次数或者适应度函数。 在我的理解里,PSO优化BP的初始权值w和偏置b,有点像数据迁徙,等于用粒子去尝试作为...
1.Matlab实现PSO-BP-Adaboost基于粒子群算法优化BP神经网络结合Adaboost思想的分类预测模型(完整源码和数据)基于Adaboost思想集成多个BP弱学习器进行组合,并利用粒子群优化算法对BP的初始权重与阈值进行自动寻优,避免人工调参。算法新颖. 2.数据为多特征分类数据,输入12个特征,分四类; ...
简介:【BP回归预测】基于粒子群算法PSO优化BP神经网络实现预测多输入多输出附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 ...
024_基于粒子群优化算法优化BP神经网络(PSO-BP)的数据回归预测 Matlab实现过程 5.1万播放 已失效 已失效视频 25.7万播放 托福资料 | 每天五句,二十天带你搞定托福7000单词~冲冲冲!! 31.1万播放 3小时C语言不挂科 25.1万播放 精选100句学完7000雅思单词(句子纯享版)|15天学完|附含电子版 4.8万播放 南开大学教...
(p_train,t_train,hiddennum);%隐含层为hiddennum个神经元%设定参数网络参数net.trainParam.epochs=1000;net.trainParam.goal=1e-3;net.trainParam.lr=0.01;net.trainParam.showwindow=false;%高版MATLAB使用 不显示图形框%% BP神经网络初始权值和阈值w1num=inputnum*hiddennum;%输入层到隐层的权值个数w2num=output...
net.trainParam.showwindow=false; %高版MATLAB使用 不显示图形框 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3.3 飞蛾扑火算法初始参数 %% 定义算法参数 N=50;%种群规模 Max_iteration=50;%最大迭代代数 lb=-0.5;%下限 ub=0.5;%上限 1. 2. 3. 4. 5. 3.4 适应度函数公式 ...