基于BP的模型优化预测与MATLAB实现

资 源 简 介

BP（Back Propagation）神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程。本章主要依托BP神经网络进行PID参

详 情 说 明

在这段文本中，BP（反向传播）神经网络是一种神经网络学习算法，它由输入层、中间层和输出层组成，其中中间层可以扩展为多层。相邻层之间的每个神经元都进行全连接，而每层各神经元之间没有连接。该网络使用教师指导的方式进行学习。当一对学习模式提供给网络后，各个神经元获得网络的输入响应并产生连接权值（权重）。然后，从输出层开始，按照减小期望输出与实际输出误差的方向，逐层修正各个连接权重，直到回到输入层。这个过程不断交替进行，直到网络的全局误差趋向于给定的极小值，即完成学习的过程。

本章主要依托BP神经网络进行PID参数整定和数字识别技术研究。在PID参数整定方面，我们将探究如何使用BP神经网络来优化PID控制器的参数，从而提高控制系统的性能。在数字识别技术方面，我们将应用BP神经网络来训练模型以准确地识别数字。通过这些研究，我们可以更好地理解和应用BP神经网络算法。