MATLAB中神经网络建模复杂系统的仿真与应用

"本文档探讨了利用MATLAB进行神经元网络对复杂系统建模的方法。主要针对两个不同的动态过程，通过正向建模技术，构建了两个神经网络模型，分别是Nf和Ng。这两个网络结构相同，都包含一个输入层、一个输出层以及两个隐藏层，每个隐藏层的节点数分别为20和10。 首先，对于过程f(u) = u / (1 + u^2)，神经网络Nf被训练来近似这个函数。通过生成随机采样数据并使用feedforwardnet函数创建网络结构，然后通过train函数进行训练，最终得到的训练结果显示网络能够很好地拟合实际过程，即红色曲线与实线基本重合。 接着，对于过程g(u) = u^3，神经网络Ng同样采用了类似的方法进行训练，训练结果同样显示了良好的拟合性。这表明神经网络能够有效地捕捉非线性复杂关系。 第三个部分是特定输入下的系统行为分析。以输入u = sin(2πk/25) + sin(2πk/10)和初始输出y Real(1)=0为基础，系统输出随k的变化情况被模拟，并用神经网络模型Nf进行预测。通过对比真实过程输出（y_real）和模型输出（y_net），可以评估模型在实际应用中的准确性和鲁棒性。 本篇文档展示了如何使用MATLAB的神经网络工具箱进行动态系统建模，强调了神经网络在处理复杂函数和预测系统响应方面的潜力。通过实例，读者可以学习到神经网络模型的构建、训练以及在特定输入下的应用，这对于理解和应用神经网络技术在控制系统设计中的作用具有重要意义。"