matlab写神经网络自适应控制代码
时间: 2023-07-22 14:04:51 浏览: 104
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。