bp神经网络pidmatlab代码实例

BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的人工神经网络模型，用于解决分类和回归问题。PID（Proportional-Integral-Derivative）是一种经典的控制算法。以下是使用MATLAB编写的BP神经网络PID代码示例。

% 数据准备
input = [0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1];  % 输入数据
output = [0, 0.04, 0.16, 0.36, 0.64, 1];  % 输出数据

% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10);  % 创建有10个隐层神经元的前馈神经网络
net.trainParam.lr = 0.01;  % 学习率
net.trainParam.epochs = 1000;  % 迭代次数

% 训练神经网络
net = train(net, input, output);

% 测试神经网络
test_input = [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9];  % 测试输入数据
predicted_output = sim(net, test_input);  % 预测输出

% PID控制算法
Kp = 1;  % 比例增益
Ki = 0.5;  % 积分增益
Kd = 0.1;  % 微分增益
desired_output = 0.75;  % 目标输出

error = desired_output - predicted_output;  % 计算误差
integral_error = sum(error);  % 累积误差
derivative_error = error(end) - error(end-1);  % 导数误差

control_output = Kp*error + Ki*integral_error + Kd*derivative_error;  % 计算控制输出

% 输出结果
disp("预测输出：");
disp(predicted_output);
disp("控制输出：");
disp(control_output);

以上代码先使用给定的输入数据和输出数据创建了一个具有10个隐层神经元的BP神经网络，然后通过训练网络使其能够对输入数据进行预测。接着使用PID控制算法计算控制输出，最后输出预测输出和控制输出结果。

需要注意的是，此示例仅用于说明如何使用BP神经网络和PID控制算法，并未经过详细调试和优化。实际应用中，需要根据具体问题进行网络结构和参数调整，以获得更好的预测和控制效果。