液位控制中的BP神经网络matlab仿真程序

以下是一个简单的液位控制中BP神经网络的MATLAB仿真程序，可以帮助您入门：

% 数据准备
x = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]; % 输入数据
t = [0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5]; % 目标输出数据

% BP神经网络配置
net = newff(minmax(x),[5 1],{'logsig','purelin'},'trainlm');
net.trainParam.goal = 0.01; % 训练目标误差
net.trainParam.show = 50; % 显示训练进度的间隔
net.trainParam.epochs = 1000; % 最大训练次数

% 训练BP神经网络
[net,tr] = train(net,x,t);

% 测试BP神经网络
y = sim(net,x);

% 绘制结果
plot(x,t,'b',x,y,'r');
legend('目标输出','BP神经网络输出');

在这个程序中，我们首先准备了输入数据和目标输出数据，然后通过`newff`函数创建了一个BP神经网络，其中输入层有1个神经元，隐藏层有5个神经元，输出层有1个神经元。我们使用`logsig`作为输入层和隐藏层的激活函数，使用`purelin`作为输出层的激活函数。我们还设置了训练目标误差、显示训练进度的间隔和最大训练次数。接下来，我们用`train`函数训练BP神经网络，并用`sim`函数测试BP神经网络。最后，我们用`plot`函数将目标输出和BP神经网络输出画在同一张图上，以便比较它们的差异。