bp神经网络控制算法设计,bp神经网络入门

bp神经网络控制算法设计,bp神经网络入门

?▽? 3. 神经网络PID控制器及控制算法1、BP神经网络PID控制器结构如下图所示：图2 神经网络控制器结构图由图可知：控制器由两部分组成，分别为常规PID控制和神经网络，其中，常规PI蚁群算法ACO优化BP神经网络回归预测的算法设计及其MATLAB代码实现1. 蚁群算法简介蚁群算法(AntClony Optimization, ACO)是一种仿生智能优化算法，最早由意大利学者Dorigo、Maniezzo等于1991年提

原文写于2018年5月。修改于2019年11月17。最近在学习《Deep Learning》这本书，书中在前馈神经网络、全连接神经网络以及卷积神经网络等内容中，都有提到反向传播算法，这一算法可以说1 BP神经网络概念首先从名称中可以看出，Bp神经网络可以分为两个部分，bp和神经网络。bp是Back Propagation 的简写，意思是反向传播。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射

ˋ▽ˊ 6.3.3.1模型建立(1)神经网络的BP算法BP网络是一种前馈型网络，由1个输入层、若干隐含层和1个输出层构成。如果输入层、隐含层和输出层的单元个数分别为n,q1,q2,m,则该三层网络基于BP神经网络的PID控制器设计参考一下刘金琨的《先进PID控制》这本书A8U神经网络。例子：被控对象yout(k)=a(k)yout(k-1)/(1+yout(k-1)^2)+u(k_1)其中a(k)=1.2(1-0.8e^(-0.1k))输

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，利用改进的PSO算法对其进行优化，确保BP-P•BP算法基本原理–利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。2.4.1BP神经网络模型•三层B

∩０∩ BP 神经网络反向传播算法的神经元示意图图一：上图描绘了神经元。1.前向传播过程推导图一中，在神经元的输入)是：是：2.误差反向传播过程推导在图一中，的输出所产生的误差信号定又因为BP神经网络具有自适应学习的能力，有较强的鲁棒性和容错性，因此适用于优化其他控制算法的参数，使