matlab写神经网络自适应控制代码

时间: 2023-07-22 19:04:51 浏览: 52
以下是一个简单的基于神经网络的自适应控制的Matlab代码示例: ```matlab % 数据初始化 x = linspace(0, 10, 1000)'; y = sin(x) + 0.1 * randn(size(x)); u = zeros(size(x)); dt = x(2) - x(1); % 神经网络参数设置 numInputs = 1; numHidden = 20; net = feedforwardnet(numHidden); net.trainParam.showWindow = false; % 隐藏训练窗口 % 控制器参数设置 lambda = 1; % 控制器增益 % 循环控制 for k = 2:length(x) % 计算误差 e = y(k) - u(k-1); % 神经网络预测 netInput = [u(k-1); e]; u(k) = net(netInput); % 自适应控制 dnet_du = net.IW{1}'; % 网络输出对输入的导数 du_de = dnet_du(2); % 输入对误差的导数 lambda_hat = lambda / du_de; % 计算自适应增益 % 更新权重 dW = lambda_hat * netInput * e'; net.IW{1} = net.IW{1} + dW; % 训练神经网络 net = train(net, netInput, u(k)); % 在线学习 end % 输出结果 plot(x, y, x, u); legend('目标', '输出'); ``` 在该示例中,首先定义了一些初始化变量,包括输入输出数据和时间步长。然后定义了一个具有20个隐藏层的前馈神经网络,并关闭了训练窗口以避免干扰控制过程。 然后,在循环中,根据当前控制输入和误差,使用神经网络进行预测。接下来,计算自适应增益并使用其更新神经网络权重。最后,使用在线学习方法训练神经网络,并将目标和输出绘制在图表上以便进行比较。 这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要更复杂的控制器和神经网络结构,以及更多的参数调整和调试。

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