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域名的作用,郑州seo哪家专业,中等职业学校网站建设模块,沧州企业做网站BP神经网络拟合一阶线性系统 #xff08;A#xff09;Train.mlx、Test.mlx、Weight.mat #xff08;B#xff09;服务 离散时间 0.005;惯性时间 0.1;一阶系统特点#xff1a;时间常数越大#xff0c;惯性越大#xff0c;响应速度越慢。 稳定时间为4T0.4s…BP神经网络拟合一阶线性系统 ATrain.mlx、Test.mlx、Weight.mat B服务 离散时间 0.005; 惯性时间 0.1; 一阶系统特点时间常数越大惯性越大响应速度越慢。 稳定时间为4T0.4s测试结果如图 Include file: #线性系统 #一阶 #惯性环节 #BP #神经网络 #拟合 #NeuralNetwork最近在研究用BP神经网络来拟合一阶线性系统和大家分享一下我的过程和体会。咱们先来看涉及到的文件有Train.mlx、Test.mlx以及Weight.mat。Train.mlx这个文件大概率是用来训练我们的BP神经网络模型的在MATLAB的.mlx文件里可以很方便地写代码、加注释进行交互式的开发和调试。比如在训练代码部分可能会类似这样% 假设我们已经准备好输入数据x和目标输出数据y % 这里简单生成一些模拟数据 x 0:0.005:0.4; y 1 - exp(-x / 0.1); % 创建一个简单的BP神经网络 net feedforwardnet(10); % 10个隐藏层神经元 net.trainParam.epochs 1000; % 设置训练轮数 net.trainParam.lr 0.01; % 设置学习率 % 训练网络 [net, tr] train(net, x, y);在上面这段代码里首先生成了一阶线性系统的模拟输入输出数据x是时间序列根据离散时间0.005取值一直到稳定时间0.4s。y是根据一阶系统的公式1 - exp(-x / 惯性时间)计算得到这里惯性时间为0.1。接着创建了一个前馈型的BP神经网络net设置了隐藏层有10个神经元。同时设置了训练的轮数为1000次学习率为0.001。最后调用train函数来训练这个神经网络。Test.mlx自然就是用来测试我们训练好的模型啦。测试代码可能如下% 用训练好的网络进行预测 y_pred net(x); % 计算误差 mse mean((y_pred - y).^2); disp([均方误差MSE: , num2str(mse)]); % 绘图对比 figure; plot(x, y, b, LineWidth, 1.5); hold on; plot(x, y_pred, r--, LineWidth, 1.5); legend(真实值, 预测值); xlabel(时间(s)); ylabel(输出); title(BP神经网络拟合一阶线性系统结果);这段代码用训练好的网络net对输入x进行预测得到预测值y_pred。然后计算预测值和真实值之间的均方误差mse并打印出来。最后通过绘图直观地展示真实值和预测值的对比情况。还有个Weight.mat文件这个文件应该是用来存储训练好的神经网络的权重参数的。在训练过程中神经网络通过不断调整权重来优化预测结果训练结束后把这些权重保存下来方便后续测试或者部署的时候直接加载使用就不用每次都重新训练了。这里再说说一阶系统本身我们设置离散时间为0.005惯性时间为0.1。一阶系统有个特点就是时间常数越大惯性越大响应速度越慢。这里的惯性时间0.1其实就相当于时间常数稳定时间为4T也就是4 * 0.1 0.4s。从测试结果图中很可惜这里没办法直接展示图我们可以直观地看到BP神经网络拟合的效果如何。如果拟合得好预测值曲线应该和真实值曲线贴合得比较紧密均方误差也会比较小。这次用BP神经网络拟合一阶线性系统让我对BP神经网络的实际应用以及一阶系统的特性都有了更深入的理解。希望这篇博文对同样在研究相关内容的小伙伴们有所帮助呀。#线性系统 #一阶 #惯性环节 #BP #神经网络 #拟合 #NeuralNetwork