bp网络参考自适应控制算法代码

BP网络参考自适应控制算法是一种利用BP神经网络模型结合自适应控制算法进行控制的方法，其代码实现主要分为以下几个步骤：

1. 数据预处理：首先需要准备好训练数据集和测试数据集，并进行归一化处理，使得数据在同一量纲下，方便模型训练。

2. 网络建立：利用BP神经网络进行模型建立，包括输入层、输出层和中间隐藏层等。同时，需要设定网络配置参数，如学习率、最大训练轮数等。

3. 网络训练：采用BP反向传播算法对建立的BP神经网络进行训练，在训练过程中，根据误差大小不断进行参数调整以达到最优状态。

4. 自适应控制：将训练好的BP神经网络作为控制器，对待控制对象进行控制，同时通过反馈调整网络权值，使得控制器逐渐适应于控制对象的特性。

综上所述，BP网络参考自适应控制算法代码实现比较复杂，需要熟练掌握神经网络和自适应控制原理，并进行合理的数据预处理和网络参数配置。这种算法具有较高的适应性和鲁棒性，能够在实际工程中发挥很好的应用价值。