2007年7月骑行青藏线(14)——羊八井

从当雄骑行170多公里至拉萨,沿途欣赏念青唐古拉雪山美景。虽遇小雨,但仍成功到达羊八井,并探访了当地著名地热温泉与发电设施。

骑行第十四天,从当雄到拉萨有170多公里的样子,虽然距离不短,不过由于拉萨地势低,下坡多,应该没有问题,即使不能抵达,到羊八井泡泡温泉也不错,于是我们出发了。

与火车同行
与念青唐古拉雪山为伴
 
来到念青唐古拉山口,停车留念

 
这司机有水平,在平路上竟然把车开翻了
周围的藏民都跑过来看热闹
一路下坡,不过开始下起了小雨
而只有一江之隔的对面山头却能见到阳光
中午,冒雨抵达以地热著称的羊八井
羊八井小镇与我们印象中完全不符,一条百来米的街道,四处积水,四散的牛马也跑出来冒充行人,路边录像厅传出的影视打斗声不绝于耳,吃饭住宿也就一两家,淋了一场雨本来打算在此下榻泡泡有名的地热温泉的,遂打消了这个念头

 
打水的老妇人
到了羊八井决定去瞧瞧地热温泉到底长啥样,在路上碰到几辆装甲车“轰轰”地从日喀则方向开过来
地热发电厂装置
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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