帮我写一段粒子群优化RBF模糊神经网络PID参数的matlab程序,并且将程序和simulink结合起来

时间: 2024-01-22 17:18:08 浏览: 29
以下是粒子群优化RBF模糊神经网络PID参数的MATLAB程序: ``` matlab clc; clear; close all; %% 初始化参数 n = 20; % 粒子数量 maxiter = 100; % 最大迭代次数 c1 = 2; % 学习因子 c2 = 2; % 学习因子 w = 0.9; % 惯性因子 d = 4; % 输入维数 k = 4; % 隐层节点数 m = 1; % 输出维数 N = 500; % 数据集大小 X = rand(N,d)*10-5; % 产生数据集 Y = zeros(N,m); for i=1:N Y(i) = sin(X(i,1))+cos(X(i,2))+X(i,3)^2+X(i,4)+rand(1); end %% 初始化粒子位置和速度 p = rand(n,d*k+m)*10-5; v = rand(n,d*k+m)*2-1; pbest = p; gbest = p(1,:); fpbest = zeros(n,1); fgbest = inf; %% 开始迭代 for iter=1:maxiter % 计算适应度 f = zeros(n,1); for i=1:n [f(i),~] = RBF_PID(p(i,:)',X,Y,d,k,m); if f(i)<fpbest(i) fpbest(i) = f(i); pbest(i,:) = p(i,:); end if f(i)<fgbest fgbest = f(i); gbest = p(i,:); end end % 更新速度和位置 for i=1:n v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand(1,d*k+m).*(pbest(i,:)-p(i,:))... + c2*rand(1,d*k+m).*(gbest-p(i,:)); p(i,:) = p(i,:) + v(i,:); end disp(['iter = ',num2str(iter),' best = ',num2str(fgbest)]); end %% 测试模型 Xtest = rand(100,d)*10-5; Ytest = zeros(100,m); for i=1:100 Ytest(i) = sin(Xtest(i,1))+cos(Xtest(i,2))+Xtest(i,3)^2+Xtest(i,4)+rand(1); end Ypred = zeros(100,m); for i=1:100 Ypred(i) = RBF_PID(gbest',Xtest(i,:),Ytest(i),d,k,m); end figure; plot(Ytest,'b');hold on; plot(Ypred,'r');hold off; legend('真实值','预测值'); %% RBF_PID函数 function [f,Ypred] = RBF_PID(w,X,Y,d,k,m) % X:输入数据 N*d % Y:输出数据 N*m % d:输入维数 % k:隐层节点数 % m:输出维数 % w:权重向量 d*k+m % f:适应度值 % Ypred:预测输出 N*m %% 初始化参数 sigma = 1; % RBF函数宽度 eta = 0.1; % PID控制器系数 Kp = w(end-2); % PID控制器参数 Ki = w(end-1); % PID控制器参数 Kd = w(end); % PID控制器参数 %% 计算RBF函数值 N = size(X,1); H = zeros(N,k); for i=1:N for j=1:k H(i,j) = exp(-norm(X(i,:)-w((j-1)*d+1:j*d)')/(2*sigma^2)); end end %% 计算输出值 Ypred = H*w(1:k*d)+eta*Kp*Y(1)+eta*Ki*(sum(Y)+Ypred(1))/N+eta*Kd*(Ypred(1)-Ypred(2)); f = norm(Ypred-Y)^2; % 适应度值 end ``` 以下是将程序和Simulink结合起来的步骤: 1. 在Simulink中新建一个模型,命名为`RBF_PID`。 2. 在模型中添加两个输入变量`X`和`Y`,分别表示输入和输出数据。 3. 在模型中添加一个MATLAB函数块,将上述程序复制到该块中。 4. 将MATLAB函数块的输入变量`u`设置为`[X;Y]`,输出变量`y`设置为`[f;Ypred]`,并且设置MATLAB函数块的输出尺寸为`[2,1]`。 5. 在模型中添加一个Scope块,用于显示模型的输出结果。 6. 连接MATLAB函数块和Scope块。 7. 保存模型并运行。 注意事项: 1. 在Simulink中运行程序时,需要先在MATLAB命令行中运行上述程序,以便定义RBF_PID函数。 2. 在Simulink中使用MATLAB函数块时,需要确保函数块的输入和输出变量类型与程序中定义的类型一致。

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