BP神经网络PID的误差函数选取

根据引用[2]中所述，BP神经网络PID控制器的误差函数通常选取为均方误差函数（MSE）。均方误差函数是指预测值与真实值之间差的平方和的平均值。在BP神经网络PID控制器中，误差函数的值越小，说明预测值与真实值之间的差距越小，控制器的性能越好。因此，通过不断调整神经网络的权重和偏置，使得误差函数的值不断减小，从而实现对PID控制器参数的自适应调整。

相关问题

BP神经网络的误差函数有哪些

BP神经网络的误差函数可以根据不同的任务和需求进行选择。以下是常用的几种误差函数:

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：适用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平均差值的平方。

2. 交叉熵误差（Cross Entropy Error，CEE）：适用于分类问题，计算预测值与真实值之间的差异，引入了对数函数，能够更好地表达分类问题中的不确定性。

3. 对数似然误差（Log-Likelihood Error，LLE）：适用于分类问题，和交叉熵误差类似，但是对数似然误差还考虑了类别的先验概率。

4. Hinge Loss：适用于支持向量机（SVM）等分类算法，对于正确分类的样本，误差为0，对于分类错误的样本，误差为其到正确分类边界的距离。

5. Huber Loss：适用于回归问题，对于预测误差较小的样本，使用均方误差，对于预测误差较大的样本，使用绝对误差。

matlab中自定义BP神经网络的误差函数

根据提供的引用内容，没有找到关于Matlab中自定义BP神经网络误差函数的代码。但是，Matlab中可以使用`trainlm`函数来训练BP神经网络，并且该函数使用的误差函数是均方误差函数。如果需要自定义误差函数，可以使用`train`函数并自己编写误差函数。下面是一个示例代码：

% 自定义误差函数
function e = custom_error(targets,outputs)
% targets: 目标输出
% outputs: 实际输出
e = sum((targets-outputs).^2);
end

% 创建BP神经网络
net = feedforwardnet([10 5]); % 两个隐藏层，分别有10和5个神经元
net.trainFcn = 'train'; % 使用train函数进行训练
net.trainParam.epochs = 100; % 迭代次数为100
net.trainParam.lr = 0.1; % 学习率为0.1
net.trainParam.goal = 0.01; % 目标误差为0.01
net.divideFcn = ''; % 不分割数据集
net.performFcn = 'custom_error'; % 使用自定义误差函数
net = train(net,inputs,targets); % 训练网络