基于物理启发的NARX神经网络MATLAB代码实现

资源摘要信息: "narx的matlab代码-NARX_TCES:NARX_TCES" 本文档提供了一套用于热化学能量存储系统的物理启发神经网络(NARX)的MATLAB实现代码。该代码被设计用于模拟和优化能量存储过程，通过融合物理知识和机器学习技术来提高模型的性能和预测精度。以下是详细知识点的汇总： 1. 神经网络类型 - NARX - NARX代表“非线性自回归模型带外生输入”。这是一种动态神经网络，常用于时间序列预测、系统建模和控制系统设计等领域。它使用过去和当前的输入值以及过去的输出值来预测当前或未来的输出。 2. 物理启发的神经网络 - 物理启发的神经网络是指在构建和训练神经网络的过程中，将物理规律和约束条件作为指导原则，以确保模型的行为与物理定律一致。这种做法有助于提升模型在现实世界应用中的可解释性和泛化能力。 3. 热化学能量存储系统 (TCES) - 热化学能量存储是一种利用化学反应储存和释放热能的技术。这类系统通过化学反应吸热和放热，能够在需要时提供能量，例如用于家庭供暖或工业过程中的热能供应。 4. MATLAB环境与工具箱 - MATLAB是一个高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程和科学研究领域。该代码套件需要运行在MATLAB环境下，并使用其神经网络工具箱(Neural Network Toolbox)。 5. PINN_TCES.m 主脚本 - 主脚本用于设置整个模拟过程，包括网络结构、学习算法、训练和验证等。它通常包含模型参数的初始化、数据加载、模型训练循环以及评估模型性能的代码。 6. 绘图功能 plot_best_worst.m - 该功能脚本用于分析和可视化训练过程中的性能指标，比如损失函数的变化和模型预测的准确性。通过绘制最佳和最差情况的图示，用户可以直观地评估模型的可靠性。 7. 物理误差的计算 computePHYLOSS.m - 该脚本用于计算模型预测值与实际测量值之间的物理误差，反映了模型与真实物理过程之间的差异。物理误差的计算对于调整和优化模型至关重要。 8. 物理误差雅可比行列式的计算 computeJPHY.m - 雅可比矩阵是多变量函数所有一阶偏导数构成的矩阵。在物理误差雅可比行列式的计算中，它用于分析模型预测误差对输入变量变化的敏感性。这一计算对于模型的稳健性和预测精度至关重要。 9. 训练算法与脚本 trainbr.m - trainbr代表"贝叶斯正则化训练算法"。该算法是一种神经网络训练技术，它通过引入正则化项来避免过拟合，提高模型在未见数据上的表现。代码中提及的initializeTraining、trainingIteration和computeDX函数是该算法的关键组成部分。 10. MATLAB搜索路径和文件操作 - 使用代码前需要创建nntrain脚本的副本，并将其路径添加到MATLAB的搜索路径中，以确保可以修改脚本而不影响原始文件。这一操作保证了用户能够根据具体需求调整训练算法的细节。 通过以上知识点，可以看出该代码套件在设计时充分考虑了物理过程的特性，并结合了机器学习的优势，以实现对热化学能量存储系统更精确的模拟和优化。此外，代码的开源特性也意味着研究人员和工程师可以自由地修改、扩展和分享这段代码，进而促进相关领域的研究和实际应用。