【Simulink教程案例48】通过simulink实现基于深度学习网络的数据预测

最新推荐文章于 2024-07-06 10:58:28 发布
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分类专栏： ★教程3:Simulink入门60例 文章标签： 人工智能 深度学习网络 数据预测 simulink教程 simulink入门案例
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本教程详细介绍了如何在Simulink中利用深度学习网络进行数据预测。通过实例，展示了从数据输入源、深度学习模型配置到预测输出的完整流程，并提供了MATLAB代码示例，最终实现预测正确率高达0.94054的性能仿真。

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Simulink教程目录

目录

1.软件版本

2.基于深度学习网络的数据预测概述

3.基于深度学习网络的数据预测simulink建模

3.1 数据输入源（1,2,3）

3.2 深度学习网络模型

3.3 预测输出

4.性能仿真

1.软件版本

matlab2021a

2.基于深度学习网络的数据预测概述

       深度学习网络是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其可以自动学习数据中的特征，从而对数

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在Simulink中，神经网络模块是其中一个重要的部分，可以用于实现神经网络训练和预测。神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，它通过训练学习数据的特征，并自动提取出有用的特征，从而对新的数据进行分类或预测。神经网络的原理是将输入数据通过多个神经元的组合和连接进行计算，最终输出结果。
【Simulink教程案例47】通过simulink实现基于深度学习网络的目标识别系统
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目标识别技术是一种基于深度学习网络的技术，它的主要原理是通过对输入的图像或视频进行分析，自动识别出其中的感兴趣目标。它是人工智能的重要组成部分，在物体检测、目标跟踪、人脸识别、景物识别、文字识别等领域都有着广泛的应用。下面，我们将详细介绍基于深度学习网络的目标识别系统的原理和数学公式。首先，让我们考虑一个最简单的情况：识别图像中的单个物体。在这种情况下，我们可以使用深度学习网络中的卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征。这些特征可以包括颜色、形状、纹理等，它们构成了物体的重要特征。
通过simulink实现基于深度学习网络的数据预测所用到的测试样本数据
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【Simulink教程案例48】通过simulink实现基于深度学习网络的数据预测所用到的测试样本数据。
【simulink】simulink中如何应用深度学习模块
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
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Simulink深度学习模块提供了一系列工具，使得在Simulink环境中可以方便地进行深度学习模型的训练、验证和部署。在模型训练完成后，可以使用Simulink深度学习模块提供的工具进行模型验证。模型导入与导出：Simulink深度学习模块支持将训练好的深度学习模型导入到Simulink中，并将Simulink模型导出为深度学习模型，方便在不同平台间进行模型迁移。Simulink深度学习模块提供了一系列工具，使得在Simulink环境中可以方便地进行深度学习模型的训练、验证和部署。
基于simulink的神经网络/深度学习建模学习总结
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欢迎订阅随着人工智能技术的飞速发展，神经网络和深度学习在各个领域得到了广泛应用。Simulink作为MATLAB的一个重要组件，为神经网络和深度学习的建模与仿真提供了强大的支持。基于Simulink的神经网络/深度学习建模的步骤，并通过一个具体案例进行分析。
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simulink s函数神经网络BP-PID，教程和一些注意事项matlab
通过simulink实现基于DDPG强化学习的控制器建模与仿真
10-21
在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB的Simulink工具箱实现基于DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）强化学习的控制器建模与仿真。DDPG是一种深度强化学习算法，适用于连续动作空间的问题，它结合了Q-...
★教程3:Simulink学习教程入门60例目录
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-08 1万+
1.订阅本教程用户可以免费获得本博任意1个(包括所有免费专栏和付费专栏)博文对应代码；2.本Simulink课程的所有案例(部分理论知识点除外)均由博主编写而成，供有兴趣的朋友们自己订阅学习使用。未经本人允许，禁止任何形式的商业用途；3.本课程除了介绍常见的Simulink模块介绍之外，我们更侧重于各种实例的完整设计介绍。从通信，控制器，图像处理，语音处理，电力系统等诸多常用领域介绍了相关案例，如果对于某个较为复杂的案例，初学者无法正确复现，也可以私信博主获得完整Simulink模型文件。
神经网络控制simulink仿真,神经网络控制系统仿真
kfc67269的博客
08-21 2763
1、医学信号处理检测系统的研制与开发，横向项目，20082、复杂动态网络同步及应用的研究，国家自然科学基金（60704045），20073、非严格重复操作的动态系统的学习控制理论研究，国家自然科学基金（60874115），20084、全方位实践驱动的创新型IT人才培养模式，广东省教学成果一等奖，2008年5、医学呼吸信号无线通信处理系统，国家发明专利，20096、2007年指导两个队共六名本科生获全国大学生电子设计竞赛一等奖。还有其他参数可设置。实际问题中，函数的选择是根据试验结果决定的，也就是试出来的。
Simulink_BP神经网络PID控制
01-03
使用MATLAB软件中的simulink模块，进行BP神经网络PID控制仿真
simulink基于BP神经网络的PID对柴油机转速的控制
04-23
simulink中，基于BP神经网络的PID 控制在柴油机调速系统中的应用。其中有系统的模型，数学模型分析，简单的PID控制仿真，及BP神经网络的PID控制。带有simulink模块，BP神经网络通过S函数实现，还有对应的word文档说明。
神经网络pid仿真simulink
04-04
通过搭建simulin模型，对单神经网络进行仿真，有标准的S函数代码，可以进行修改。
使用神经网络进行预测 (MATLAB版)Neural Networks predict
04-19
使用神经网络进行预测，有BF，FF，GRNN，RBF网络等， 使用神经网络进行预测 (MATLAB版)Neural Networks predict
神经网络控制实例，有s模块源码及simulink搭建
12-04
有bp和rbf2种控制方法，亲自搭建
simulink调用神经网络训练好的模型进行回归预测，分类，以及时间序列分析。 事先根据
zjwdjqKh的博客
07-06 1314
总结来说，通过Simulink调用训练好的神经网络模型，我们可以实现各种预测需求，如回归预测、分类和时间序列分析等。通过使用MATLAB程序和Simulink模型，我们可以更高效地进行模型训练和应用，从而提高预测的准确性和可靠性。然后，将输入数据传入模型，并获取模型的输出结果。通过使用机器学习算法，我们可以训练一个神经网络模型，并利用该模型进行各种任务，如回归预测、分类和时间序列分析等。事先根据数据集对模型进行训练，以此保存最好模型，再在simulink中调用保存的模型，实现预测需求。
【工具使用系列】关于 MATLAB Simulink 神经网络设计，你需要知道的事
weixin_34270865的博客
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
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利用MATLAB-Simulink实现神经网络在线训练的模块+程序代码！
weixin_48747334的博客
12-03 3315
在MATLAB脚本中使用sim函数来执行Simulink模型的仿真，并通过输入端口将数据传递给神经网络。在每个迭代中，使用sim函数进行一次模型仿真，获取输出，并将这些输出用于更新神经网络的权重。在Simulink模型中选择神经网络块，然后打开块参数。在块参数中，配置神经网络的训练器和相关参数。在Matlab-Simulink中实现神经网络的在线训练通常需要结合Simulink模型和MATLAB脚本来完成。如果需要实时监控神经网络的训练过程，可以在Simulink中添加显示块，显示神经网络的性能指标。
simulink的predict模块
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01-22
### Simulink Predict 模块使用方法 #### 创建并训练深度学习网络 为了在Simulink环境中使用`Predict`模块，需先通过MATLAB创建并训练一个深度学习网络。此过程通常涉及收集和预处理数据集、定义神经网络架构以及调整超参数以优化性能[^1]。 ```matlab % 假设已有一个名为batteryData.mat的数据文件，其中包含了用于训练的时间序列数据 load('batteryData.mat'); layers = [ sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence') fullyConnectedLayer(outputSize) regressionLayer]; net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); save('trainedNet.mat', 'net'); % 将训练好的模型保存下来以便后续加载到Simulink中 ``` #### 构建Simulink模型 打开一个新的Simulink项目，在Library Browser里找到Deep Learning Toolbox下的`Predict`模块，并将其拖放到工作区。接着设置该模块的相关属性，比如指定之前导出的`.mat`文件路径作为输入源。 #### 配置Predict模块参数 双击`Predict`模块进入配置界面，主要关注以下几个方面： - **Model file**: 浏览选择先前存储有训练完成后的LSTM/GRU等类型的神经网络结构及其权重信息的`.mat`文件。 - **Sequence length (optional)**: 如果使用的不是整个时间步长，则可以在此处设定特定长度；对于大多数情况，默认即可满足需求。 - **Sample time (-1 for inherited)**: 设置采样周期，当不确定具体数值时可保持默认继承自父级系统的行为。 #### 连接信号线与仿真运行 确保所有必要的传感器读数或其他形式的历史记录能够被正确传递给`Predict`模块作为实时预测依据。之后连接输出端口至其他分析工具或可视化组件，启动仿真观察预期效果。 ```matlab % MATLAB命令窗口执行如下指令开启交互式调试模式 set_param(gcs, 'SimulationCommand', 'start'); pause(5); % 等待几秒钟让仿真充分展开 disp('仿真已完成！'); ```
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