資源簡介
BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。其由輸入層、中間層、輸出層組成的階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，中間層可擴展為多層。相鄰層之間各神經(jīng)元進行全連接，而每層各神經(jīng)元之間無連接，網(wǎng)絡(luò)按有教師示教的方式進行學(xué)習(xí)，當一對學(xué)習(xí)模式提供給網(wǎng)絡(luò)后，各神經(jīng)元獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入響應(yīng)產(chǎn)生連接權(quán)值（Weight）。然后按減小希望輸出與實際輸出誤差的方向，從輸出層經(jīng)各中間層逐層修正各連接權(quán)，回到輸入層。此過程反復(fù)交替進行，直至網(wǎng)絡(luò)的全局誤差趨向給定的極小值，即完成學(xué)習(xí)的過程，
代碼片段和文件信息
%BP?based?PID?Control
clcclearclose?all
warning?off
xite=0.25;??%?學(xué)習(xí)因子
alfa=0.05;??%?慣量因子
S=1;?%Signal?type
%NN?Structure
IN=4;???%?輸入層個數(shù)
H=5;????%?隱藏層個數(shù)
Out=3;??%?輸出層個數(shù)
if?S==1??%Step?Signal
wi=[-0.6394???-0.2696???-0.3756???-0.7023;
????-0.8603???-0.2013???-0.5024???-0.2596;
????-1.0749????0.5543???-1.6820???-0.5437;
????-0.3625???-0.0724???-0.6463???-0.2859;
?????0.1425????0.0279???-0.5406???-0.7660];
%wi=0.50*rands（HIN）;
wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;
wo=[0.7576?0.2616?0.5820?-0.1416?-0.1325;
???-0.1146?0.2949?0.8352??0.2205??0.4508;
????0.7201?0.4566?0.7672??0.4962??0.3632];
%wo=0.50*rands（OutH）;
wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;
end
?
if?S==2??%Sine?Signal
wi=[-0.2846????0.2193???-0.5097???-1.0668;
????-0.7484???-0.1210???-0.4708????0.0988;
????-0.7176????0.8297???-1.6000????0.2049;
????-0.0858????0.1925???-0.6346????0.0347;
?????0.4358????0.2369???-0.4564???-0.1324];
%wi=0.50*rands（HIN）;
wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;
wo=[1.0438????0.5478????0.8682????0.1446????0.1537;
????0.1716????0.5811????1.1214????0.5067????0.7370;
????1.0063????0.7428????1.0534????0.7824????0.6494];
%wo=0.50*rands（OutH）;
wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;
end
x=[000];
u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;
y_1=0;y_2=0;y_3=0;
%?初始化
Oh=zeros（H1）;????%從隱藏層到輸出層
I=Oh;?????????????%從輸入層到隱藏層
error_2=0;
error_1=0;
?
ts=0.001;
for?k=1:1:500
time（k）=k*ts;
if?S==1
???rin（k）=1.0;
elseif?S==2
???rin（k）=sin（1*2*pi*k*ts）;
end
%非線性模型
a（k）=1.2*（1-0.8*exp（-0.1*k））;
yout（k）=a（k）*y_1/（1+y_1^2）+u_1;??%?輸出
error（k）=rin（k）-yout（k）;??%?誤差
xi=[rin（k）yout（k）error（k）1];
?
x（1）=error（k）-error_1;
x（2）=error（k）;
x（3）=error（k）-2*error_1+error_2;
?
epid=[x（1）;x（2）;x（3）];
I=xi*wi‘;
for?j=1:1:H
????Oh（j）=（exp（I（j））-exp（-I（j）））/（exp（I（j））+exp（-I（j）））;?%Middle?layer
end
K=wo*Oh;?????????????%Output?layer
for?l=1:1:Out
????K（l）=exp（K（l））/（exp（K（l））+exp（-K（l）））;????????%Getting?kpkikd
end
kp（k）=K（1）;ki（k）=K（2）;kd（k）=K（3）;
Kpid=[kp（k）ki（k）kd（k）];
?
du（k）=Kpid*epid;
u（k）=u_1+du（k）;
%?飽和限制
if?u（k）>=10
???u（k）=10;
end
if?u（k）<=-10
???u（k）=-10;
end
?
dyu（k）=sign（（yout（k）-y_1）/（u（k）-u_1+0.0000001））;
?
%Output?layer
for?j=1:1:Out
????dK（j）=2/（exp（K（j））+exp（-K（j）））^2;
end
for?l=1:1:Out
????delta3（l）=error（k）*dyu（k）*epid（l）*dK（l）;
end
?
for?l=1:1:Out
???for?i=1:1:H
???????d_wo=xite*delta3（l）*Oh（i）+alfa*（wo_1-wo_2）;
???end
end
????wo=wo_1+d_wo+alfa*（wo_1-wo_2）;
%Hidden?layer
for?i=1:1:H
????dO（i）=4/（exp（I（i））+exp（-I（i）））^2;
end
????segma=delta3*wo;
for?i=1:1:H
???delta2（i）=dO（i）*segma（i）;
end
?
d_wi=xite*delta2‘*xi;
wi=wi_1+d_wi+alfa*（wi_1-wi_2）;
%?參數(shù)更新
u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u（k）;???
y_2=y_1;y_1=yout（k）;
???
wo_3=wo_2;
wo_2=wo_1;
wo_1=wo;
???
wi_3=wi_2;
wi_2=wi_1;
wi_1=wi;
?
error_2=error_1;
error_1=error（k）;
end
%?繪圖
figure（1）;
plot（timerin‘r‘timeyout‘b‘‘linewidth‘2）;
xlabel（‘time（s）‘）;ylabel（‘rinyout‘）;???%?輸入和輸出
figure（2）;
plot（timeerror‘r‘‘linewidth‘2）;
xlabel（‘time（s）‘ ?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件???????3490??2018-06-29?12:59??bp模型優(yōu)化預(yù)測與matlab仿真\ysw4_1.m
?????文件???????2014??2018-06-29?12:59??bp模型優(yōu)化預(yù)測與matlab仿真\ysw4_2.m
?????文件???????1134??2018-06-29?12:59??bp模型優(yōu)化預(yù)測與matlab仿真\檢驗樣本圖片\num0_1.bmp
?????文件???????1134??2018-06-29?12:59??bp模型優(yōu)化預(yù)測與matlab仿真\檢驗樣本圖片\num1_1.bmp
?????文件???????1134??2018-06-29?12:59??bp模型優(yōu)化預(yù)測與matlab仿真\檢驗樣本圖片\num2_1.bmp
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?????文件???????1134??2018-06-29?12:59??bp模型優(yōu)化預(yù)測與matlab仿真\檢驗樣本圖片\num5_1.bmp
?????目錄??????????0??2018-08-27?20:08??bp模型優(yōu)化預(yù)測與matlab仿真\檢驗樣本圖片
?????目錄??????????0??2018-08-27?20:08??bp模型優(yōu)化預(yù)測與matlab仿真
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????????????????12308????????????????????10
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