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回路部件。这个控...
但是传统比例-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...
但是传统比例-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...
但是传统比例-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...
(5)PSO算法优化后的最优权值阈值参数赋予BP神经网络,即输出最优的PSO-BP模型,利用PSO-BP进行训练和预测并与优化前的BP网络进行对比分析。 三、源代码获取 四、关键代码 %% 建立BP模型 net=newff(inputn,outputn,hiddennum_best,{'tansig','purelin'},'trainlm'); % 设置BP参数 net.trainParam.epochs=1000;...
以下是一个用 MATLAB 实现的基本粒子群优化(PSO)和 BP 神经网络的分类器。这个例子是假设有四个输入变量,两个输出变量,训练数据包含 m 个样本,每个样本包含四个输入变量和两个输出变量。备注都有详细说明。 ``` % --- % 初始化参数 % --- % 设定神经网络的参数...
基于粒子群算法优化的BP神经网络自适应PID控制matlab程序 科研小助手栗子 801 0 时序+回归+预测matlab的神经网络模型全家桶,无需更改代码替换数据集即可运行 科研小助手栗子 219 0 基于PSO粒子群算法的光伏MPPT动态跟踪(可重启PSO) 科研小助手栗子 155 0 改进A星算法前后对比、机器人路径规划、随机避障Matlab程序...
MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测。由于BP神经网络在应用过程中初始权值和阈值随机选取,容易出现局部收敛极小点,从而降低拟合效果,为了解决这个问题,采用PSO优化BP神经网络(PSO-BP)算法的初始权值和阈值,解决局部极小点问题,提高BP神经网络算法的预测精度。在PSO中,整个搜索空间的维数D。
PSO(粒子群群算法):可以在全局范围内进行大致搜索,得到一个初始解,以便BP接力 BP(神经网络):梯度搜素,细化能力强,可以进行更仔细的搜索。 数据:对该函数((2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))+sin(x)+x','x')[-5,5]进行采样,得到30组训练数据,拟合该网络。