基于RBF神经网络PID温度控制算法设计 matlab代码

以下是基于RBF神经网络PID温度控制算法设计的Matlab代码示例：

% 温度控制器参数设置
Kp = 0.8;  % 比例系数
Ki = 0.0005;  % 积分系数
Kd = 1.2;  % 微分系数

% RBF神经网络参数设置
hiddenSize = 10;  % 隐藏层节点数
net = newrb(input, output, 0, 1, hiddenSize);  % 创建RBF神经网络

% PID控制器初始化
lastError = 0;
integral = 0;

% 设置仿真时间
t = 0:0.1:50;

% 开始仿真
for i = 1:length(t)
    % 读取当前温度
    temperature = readTemperature();
    
    % 计算控制量
    error = setTemperature - temperature;
    integral = integral + error;
    derivative = error - lastError;
    control = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative;
    
    % RBF神经网络预测
    input = temperature;
    output = sim(net, input);
    predictedTemperature = output;
    
    % 更新温度
    updateTemperature(predictedTemperature, control);
    
    % 更新PID控制器参数
    lastError = error;
end

请注意，这只是一个简单的示例，具体的代码实现可能需要根据您的具体需求进行修改和调整。