matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。 这个程序是一个基于遗传算法优化的BP神经网络多输入两输出模型。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序读取了一个名为“数据.xlsx”的Excel文件，其中包含了输入数据和输出数据。输入数据存储在名为“input”的矩阵中，输出数据存储在名为“output”的矩阵中。 接下来，程序设置了训练数据和预测数据。训练数据包括前1900个样本，存储在名为“input_train”和“output_train”的矩阵中。预测数据包括剩余的样本，存储在名为“input_test”和“output_test”的矩阵中。 然后，程序对输入数据进行了归一化处理，将其归一化到[-1,1]的范围内。归一化后的数据存储在名为“inputn”和“outputn”的矩阵中，归一化的参数存储在名为“inputps”和“outputps”的结构体中。 接下来，程序定义了神经网络的节点个数。输入层节点个数为输入数据的列数，隐含层节点个数为10，输出层节点个数为输出数据的列数。 然

过程控制是自动化领域中的核心部分，它涉及到对各种工业系统进行稳定、高效和精确的操纵。在本资料中，重点是SISO（单输入单输出）和MIMO（多输入多输出）控制系统的设计，这些都是现代工业自动化系统中常见的控制策略。 SISO控制系统是一种基本的控制结构，其中只有一个控制器对一个被控变量进行操作。这种系统通常简单、易于理解和设计。在SISO系统中，控制器根据被控对象的动态特性调整输入信号，以使系统的输出达到期望的性能指标。这可能涉及PID（比例-积分-微分）控制，这是一种广泛应用的控制算法，能够通过调整三个参数来平衡响应速度、稳定性和消除静差。 MIMO系统则更为复杂，它包含多个输入和多个输出，可以同时控制系统的多个参数。MIMO系统的优势在于它们可以利用多个控制通道之间的相互作用来提高系统的整体性能。例如，在化工或电力行业中，多个控制器可以协同工作，以优化多个工艺参数，如温度、压力、流量等。MIMO系统的解耦设计是一个关键问题，目的是将复杂的多变量问题转化为一系列独立的SISO问题，从而简化设计和分析。 解耦控制是MIMO系统设计中的一个重要概念，它的目标是将一个多输入多输出系统分解成几个独立的SISO子系统，使得每个子系统只受单一输入和单一输出的影响。这样可以分别对每个子系统进行独立控制，降低设计难度，并能实现更好的性能。解耦方法有线性变换法、自适应控制、滑模控制等多种，每种方法都有其特定的应用场景和优缺点。 在实际设计过程中，除了理论知识，还需要考虑实际应用的限制，如传感器和执行器的精度、延迟以及成本。此外，控制系统还需要具备一定的鲁棒性，以应对模型不确定性、噪声和外部扰动。这就需要在设计阶段充分考虑这些因素，通过适当的控制器参数整定和滤波器设计来增强系统的稳定性和抗干扰能力。 压缩包中的“过程控制PPT整理”文件很可能包含了以上提到的诸多概念的详细讲解，包括SISO和MIMO控制系统的理论基础、设计方法、解耦技术以及实际应用案例。通过深入学习这个资料，可以进一步理解并掌握过程控制的关键知识点，对于从事自动化工程或研究的人来说，这是一份非常宝贵的资源。

SVR实现多输入多输出回归模型搭建，python，带数据集

基于MATLAB的多输入多输出神经网络代码数据集

本程序针对多输入多输出的耦合网络，设计了PID神经元网络，达到了很好的控制效果。

在已知的多输入多输出(MIMO)及正交频分复用(OFDM)系统的信号检测算法中，球型译码检测算法的译码性能十分接近于性能最优的最大似然检测算法，并且其译码复杂度有很大的降低，但其会受到译码半径的影响。普通的球型译码检测算法，信道噪声对算法的译码半径影响较大，为了降低信道噪声对译码半径的影响度，提出了一种新型的球型译码检测算法，该算法在译码初始半径分别根据两种不同的情况作出选择。仿真结果显示，其选择的译码半径受噪声的影响极小，达到了降低译码复杂度的目的。总体而言，新型的球型译码检测算法极大地降低了译码复杂度

在多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,通过联合估计信道矩阵和干扰协方差矩阵(ICM)的方法来抑制同信道干扰.首先,利用最小二乘法和残差估计方法获取信道矩阵和ICM的初始估计值;然后,基于Cholesky分解方法对ICM的估计值进行改善,并利用改善后的ICM估计值对信道矩阵估计值进行更新.该方法充分利用了时域和频域中的所有可用信息,提高了信道估计精度,较好地抑制了同信道干扰.仿真结果表明:与其他可实现的非迭代方法相比,该方法所得的信道频率响应估计均方误差性能增益高于2 d B;信干噪比(SINR)越大,比特误码率性能的改善程度越好,并且随着天线数的增多,性能增益也增大.

利用压缩感知实现运动目标的稀疏成像时，运动引起的多普勒频移会增加模型维度，改变回波的中心频率，并影响测量矩阵的互相干特性。为了改善MIMO雷达对运动目标的三维成像性能，提出了一种高效的成像方法，在各维分别搜索目标的分布信息，并由该信息作为索引重构新的低维测量矩阵，借此缩小目标区域范围，同时基于测量矩阵的互相干性，应用贝叶斯方法实现多普勒维度投影矩阵的优化，降低多普勒频率采样带来的强相干性，实现高效稀疏成像。仿真结果表明，所提方法可以明显地提升运算效率，具有高效精确的成像性能。

SVM支持向量机多输入单输出预测与多输入多输出预测、matlab代码、运行精度高。

MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。