对于给我留言的朋友,我向你们道歉。

作者因工作繁忙无法频繁访问JavaEye论坛,邀请有兴趣的朋友访问其个人网站进行更深入的技术交流及分享工作经验。

对于给我留言的朋友,我向你们道歉。

 

由于工作比较忙,自己的事情也很多,实在没有太多时间来JavaEye论坛。

 

有兴趣的朋友,请访问我的网站 www.lizhongda.net  ,网站上有我的联系方式,有兴趣交流工作经验,技术的朋友,我

热情的拥抱。(如果网站没有打开,一定是网速的原因,空间商一般,用的10M宽带共享,大家可以手动输入地址)

 

小站建设没有多少技术含量,常用的一些功能而已,使用的语言是asp,不是我的强项,但鉴于建站快,经济方便,所以采用了asp,好不好大家伙说的算,评价不好或很差,我将会努力改进。

 

需要资料的朋友可以给我联系,网站空间不多,没有上传资料,我可以通过聊天直接发给你。

 

敬请大家能谅解!

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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