基于RBF 神经网络PID温度控制算法设计中的RBF神经网络辨识器MATLAB代码

以下是一个基于RBF神经网络的PID温度控制算法设计中的RBF神经网络辨识器的MATLAB代码示例：

% RBF神经网络辨识器
clear all;
clc;

% 读取数据
data = xlsread('data.xlsx'); % 数据存储在Excel文件中

% 数据归一化
data_norm = mapminmax(data');

% 设置网络参数
rbf_hidden = 10; % 隐层节点数
rbf_sigma = 0.1; % 高斯函数标准差
lr = 0.01; % 学习率
epochs = 100; % 迭代次数

% 初始化权值
center = datasample(data_norm, rbf_hidden, 'Replace', false); % 随机选取数据作为聚类中心
center = center'; % 转置
W = rand(rbf_hidden, 1); % 输出权重

% 训练RBF神经网络
for i = 1:epochs
    for j = 1:size(data_norm, 2)
        % 计算隐层输出
        rbf_out = exp(-sum((data_norm(:, j) - center).^2, 1) / (2 * rbf_sigma^2));
        % 计算输出
        y = rbf_out' * W;
        % 计算误差
        err = data_norm(:, j) - y;
        % 更新权值
        dW = lr * rbf_out * err;
        W = W + dW;
    end
end

% 保存模型
save('rbf_model.mat', 'center', 'W', 'rbf_sigma');

这段代码实现了一个简单的RBF神经网络辨识器，可以用于对温度控制系统进行建模和预测。在训练模型之后，可以将模型保存到文件中，以备后续使用。