基于PSO优化BP神经网络PID控制器的仿真,使用matlab2021a或者更高版本测试
for j=1:1:H
Oh(j)=( exp( net2(j)-exp(-net2(j)) ) )/(exp( net2(j)+exp(-net2(j)) ));
end
net3=wo*Oh;
for l=1:1:Out
K(l)=exp(net3(l))/(exp(net3(l))+exp(-net3(l)));
%K(l)=M*net3(l);
end
kp(k)=M(1)*K(1); ki(k)=M(2)*K(2); kd(k)=M(3)*K(3);
Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)];
du(k)=Kpid*epid;
u(k)=u_1+du(k);
2022-05-07 09:10:22
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关于杨艺的那篇《基于S函数的BP神经网络PID控制器及simulink仿真》，我自己在Matlab2016b搭建出来的SIMULINK模型，亲测可用
2021-11-24 19:55:23
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PID控制要取得较好的控制效果，就必须通过调整好比例、和人分和微分三种控制作用，形成控制量中既相互配合又相互制约的关系，这种关系还一定是简单的线性组合，从变化的非线性组合中可以找出最佳的。神经网络所具有的作意非线性表达能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制，
2021-10-15 16:01:17
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针对无线传感器网络的拥塞控制问题，提出了一种基于PID控制和BP神经网络的分布式拥塞控制算法BPCCP。BPCCP算法的基本思想是，以能耗、公平性、吞吐量、接收率为性能指标，通过周期性地控制数据包进入节点缓冲区的总速率，使缓冲区队列长度维持在一个理想值附近。理论分析与真实实验结果表明，在相同的实验初始条件下, BPCCP算法与现有算法相比，显著地改善了吞吐量，明显地提高了网络的负载平衡能力，具有很强的自适应性。
2021-07-26 21:18:56
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