厚积薄发

面对低薪工作和身体不适的双重压力,博主表达了强烈的改变现状的决心。他计划在未来两年内积累必要的资源来换一份更好的工作。
时间对我来说真的是太少了呀!很多的事情在等待着我去做,我现在有时候是有点茫然的状态了,首先就是要换工作的问题了,现在的工作的工资真的是太低了,低的每个月都没有什么钱花了,现在的问题是要好好的积累在未来两年内要用到的东西了,不可以这样过下去了,这几天身体不是很好,现在又是右脚的大拇指也肿了了,真的是祸不单行呀!这就是我的命运吗?我不甘心,我真的不甘心这就是我的命运!我要改变这个状况,我完全的改变这个情况!
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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