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...
for i = 1:particle_num % 根据当前的参数更新 BP 神经网络 net = setwb(net, reshape(position(i, 1:hidden_num*(input_num+output_num)), hidden_num, input_num+output_num)); output = net(input_data'); mse = mean((output' - output_data).^2); % 均方误差 if mse < pbest_value(i...
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 % ...
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...
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。...
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。
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部分代码: function [y ,trace]=psoforbp(inputnum,hiddennum,outputnum,inputn_train,label_train,Pn_test,Tn_test) d=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum;%优化bp各层权重与阈值 N=20; %群体粒子个数 D=d; %粒子维数
PSO-BP神经网络代码 bp神经网络validation checks Matlab版本:Matlab 2014a 1 问题描述 bp网络设置如下 net = newff(all_tra, all_bar, 9, {'tansig','purelin'}, 'trainbfg'); net = init(net); net.trainParam.goal=0.0001; %设置相应的参数
基于Matlab的BP回归、CNN回归、ELM回归、GA-BP回归、LSTM回归、PSO-BP回归、RBF回归、RF回归、SVM回归 1311 -- 3:12 App 22基于MATLAB平台的双向长短期记忆网络(BiLSTM),改进的鲸鱼优化算法优化双向长短期记忆网络( IWOA-BILSTM),采用两种算法进行预测 201 -- 2:28 App 63基于matlab的分类识别,BBO-MLP、PSO...