编写一段关于bp神经网络pid控制的代码

以下是一段使用BP神经网络实现PID控制的代码：

import numpy as np

# 定义BP神经网络类
class BPNN:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        self.W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
        self.b1 = np.zeros((1, hidden_size))
        self.W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
        self.b2 = np.zeros((1, output_size))

    # 定义sigmoid激活函数
    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    # 定义前向传播函数
    def forward(self, x):
        self.z1 = np.dot(x, self.W1) + self.b1
        self.a1 = self.sigmoid(self.z1)
        self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2
        self.y = self.z2

    # 定义反向传播函数
    def backward(self, x, y_true):
        delta2 = self.y - y_true
        dW2 = np.dot(self.a1.T, delta2)
        db2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
        delta1 = np.dot(delta2, self.W2.T) * self.a1 * (1 - self.a1)
        dW1 = np.dot(x.T, delta1)
        db1 = np.sum(delta1, axis=0)
        self.W1 -= 0.1 * dW1
        self.b1 -= 0.1 * db1
        self.W2 -= 0.1 * dW2
        self.b2 -= 0.1 * db2

# 定义PID控制器类
class PIDController:
    def __init__(self, Kp, Ki, Kd, setpoint):
        self.Kp = Kp
        self.Ki = Ki
        self.Kd = Kd
        self.setpoint = setpoint
        self.last_error = 0
        self.integral = 0

    # 定义控制函数
    def control(self, process_variable):
        error = self.setpoint - process_variable
        self.integral += error
        derivative = error - self.last_error
        self.last_error = error
        output = self.Kp * error + self.Ki * self.integral + self.Kd * derivative
        return output

# 定义主函数
def main():
    # 初始化BP神经网络
    nn = BPNN(1, 10, 1)

    # 初始化PID控制器
    pid = PIDController(0.5, 0.1, 0.2, 10)

    # 训练BP神经网络
    for i in range(1000):
        x = np.random.rand(1, 1) * 20
        y_true = pid.control(x)
        nn.forward(x)
        nn.backward(x, y_true)

    # 测试BP神经网络
    for i in range(10):
        x = np.random.rand(1, 1) * 20
        y_pred = nn.forward(x)
        y_true = pid.control(x)
        print("Input:", x[0][0], "Output:", y_pred[0][0], "True:", y_true)

if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码实现了一个简单的PID控制器，其中使用了BP神经网络来训练控制器的参数。在训练过程中，控制器的输入为随机生成的过程变量，输出为PID控制器的输出；神经网络的输入为过程变量，输出为神经网络的预测值，通过反向传播算法更新神经网络的权重和偏置。在测试过程中，随机生成过程变量，分别使用PID控制器和神经网络来计算输出，并将结果打印出来。