bp神经网络pid代码matlab二阶

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，用于解决回归和分类问题。PID是一种常用的控制算法，用于调节系统的输出，使其尽量接近期望值。在Matlab中，可以用以下代码实现一个二阶BP神经网络PID控制器：

% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10); % 创建具有10个隐藏层神经元的前馈神经网络
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 设置隐藏层的激活函数为双曲正切函数
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 设置输出层的激活函数为线性函数

% 训练神经网络
P = [1; 2; 3]; % 输入数据
T = [4; 5; 6]; % 输出数据
net = train(net, P, T); % 使用输入数据P和输出数据T训练神经网络

% 实现PID控制器
Kp = 0.6; % 比例增益
Ki = 0.4; % 积分增益
Kd = 0.2; % 微分增益
t = 0:0.1:10; % 时间范围
r = 1 + zeros(size(t)); % 期望输出
y = zeros(size(t)); % 实际输出
e = zeros(size(t)); % 误差

for i = 1:length(t)
    % 神经网络输出
    y(i) = net([r(i-2);r(i-1)]); % 输入为期望输出的过去两次数据
    % PID控制
    e(i) = r(i) - y(i); % 计算误差
    u = Kp*e(i) + Ki*sum(e(1:i)) + Kd*(e(i)-e(i-1)); % 计算控制量
    % 更新神经网络
    net = train(net, [r(i-2);r(i-1)], r(i)); % 以期望输出的过去两次数据为输入，期望输出为输出进行训练
end

% 绘制结果
plot(t, r, t, y);
xlabel('时间');
ylabel('输出');
legend('期望输出', '实际输出');

这段代码首先创建了一个具有10个隐藏层神经元的前馈神经网络，并用给定的输入数据P和输出数据T进行训练。然后，根据PID控制算法实现了对神经网络输出的控制，最后绘制了期望输出和实际输出的图像。通过这段代码，可以实现一个基于BP神经网络的二阶PID控制器。