BP神经网络模型预测控制算法的仿真研究

2012届毕业设计论文基于MatLab的BP神经网络的仿真与实现院、部：计算机与信息科学学院学生姓名：指导教师：职称讲师专业：计算机科学与技术班级：完成时间：2012年5月摘要摘要本文首先说明课题研究的目的和意义，评述课题的国内外研究现状，引出目前存在的问题。

然后分析了神经网络算法的基本原理，给出经典神经网络算法的具体实现方法，总结神经网络算法的特点，并给出神经网络算法的基本流程。

采用Matlab软件编程实现BP神经网络算法。

将神经网络算法应用于函数逼近，样本分类和样本含量估计问题中，并分析相关参数或算法对运行结果的影响。

最后对BP神经网络算法进行了展望。

关键字: 神经网络；BP神经网络；函数逼近；样本分类ABSTRACTABSTRACTFirst, the research purpose and significance of neural network is expounded in this article. Commentary studies current situation at the problem home and abroad. Leads to the existing problems. and then have analyzed algorithmic basal principle of neural networks, Give algorithmic concert of classics neural networks out the realization method. Summing up the characteristics of neural network algorithm. Neural network algorithm is given the basic processes. The arithmetic of BP neural network is realized in Matlab software. The algorithm applies of BP neural networks to the function approximation problem，Sample classification and computes the swatch content. And analysis of relevant parameters on the results of algorithm. Finally, The BP neural network algorithm is Outlook.Key words: Neural network；BP neural network；Function approximation; Sample classfication目录摘要 (I)ABSTRACT........................................................ I I 目录............................................................ I II 前言.. (V)第一章绪论................................................... - 1 -1.1 人工神经网络的研究背景和意义............................ - 1 -1.2 神经网络的发展与研究现状................................ - 2 -1.2.1 神经网络的发展..................................... - 2 -1.2.2 神经网络的现状.................................... - 3 -1.3 神经网络的研究内容和目前存在的问题...................... - 3 -1.3.1 神经网络的研究内容................................. - 3 -1.3.2 神经网络研究目前存在的问题......................... - 3 -1.4 神经网络的应用.......................................... - 4 - 第二章神经网络结构及BP神经网络................................ - 5 -2.1 神经元与网络结构........................................ - 5 -2.1.1 生物神经元......................................... - 5 -2.1.2 人工神经元......................................... - 6 -2.1.3人工神经网络的构成................................. - 6 -2.2 BP神经网络及其原理...................................... - 9 -2.2.1 BP神经网络定义.................................... - 9 -2.2.2 BP神经网络模型及其基本原理........................ - 9 -2.3 BP神经网络的主要功能................................... - 10 -2.4 BP网络的优点以及局限性................................. - 11 - 第三章 BP神经网络在实例中的应用............................... - 13 -3.1 基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数..................... - 13 -3.1.1 BP网络创建函数................................... - 14 -3.1.2 神经元上的传递函数................................ - 14 -3.1.3 BP网络学习函数................................... - 15 -3.1.4 BP网络训练函数................................... - 15 -3.2 BP网络在函数逼近中的应用............................... - 15 -3.2.1 问题的提出........................................ - 15 -3.2.2 基于BP神经网络逼近函数........................... - 16 -3.2.3 不同频率下的逼近效果.............................. - 19 -3.2.4 讨论............................................. - 21 -3.3仿真实验................................................ - 21 -3.3.1 BP神经网络MATLAB设计............................ - 21 -3.3.2 各种BP学习算法MATLAB仿真........................ - 23 -3.3.3 各种算法仿真结果比较与分析........................ - 26 -3.3.4 调整初始权值和阈值的仿真.......................... - 27 -3.3.5 其他影响因素仿真.................................. - 29 -3.4 BP网络在样本含量估计中的应用........................... - 30 -3.4.1 问题的提出........................................ - 30 -3.4.2 基于BP神经网络对胆固醇含量估计................... - 31 -3.4.3 不同条件下的输出结果.............................. - 33 -3.4.4 讨论.............................................. - 35 -3.5 BP神经网络在样本分类中的应用........................... - 36 -3.5.1问题的提出........................................ - 36 -3.5.2 基于BP神经网络的样本分类......................... - 36 -3.5.3不同算法条件下的不同测试过程以及输出结果.......... - 38 -3.5.4讨论.............................................. - 42 - 结论........................................................... - 43 - 参考文献 (1)致谢 (2)前言前言BP神经网络是目前人工神经网络模式中最具代表性,应用最广泛的一种模型,具有自学习、自组织、自适应和很强的非线性映射能力,可以以任意精度逼近任意连续函数.近年来,为了解决BP网络收敛速度慢,训练时间长等不足,提出了许多改进算法.然而,在针对实际问题的BP网络建模过程中,选择多少层网络,每层多少个神经元节点,选择何种传递函数等,均无可行的理论指导,只能通过大量的实验计算获得.MATLAB中的神经网络工具箱(Neural NetworkToolbox,简称NNbox),为解决这一问题提供了便利的条件.神经网络工具箱功能十分完善,提供了各种MATLAB函数,包括神经网络的建立、训练和仿真等函数,以及各种改进训练算法函数,用户可以很方便地进行神经网络的设计和仿真,也可以在MATLAB源文件的基础上进行适当修改,形成自己的工具包以满足实际需要。

基于BP神经网络的预测建模技术研究在大数据时代，数据分析和预测模型已变得越来越重要。

这些技术不仅适用于商业领域，还可以应用于金融、医疗、环境科学等领域。

预测建模技术可以帮助我们了解数据中的趋势和模式，并且指导决策。

在诸多预测模型中，BP神经网络被广泛应用于各种领域。

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，被广泛应用于机器学习和模式识别领域。

BP神经网络可以分为前向神经网络和反向神经网络。

前向神经网络是一组节点的连接网络，每个节点传递信号给下一个节点，从而形成计算输出的模型。

反向神经网络则是一种学习和识别模式的算法。

反向神经网络将计算误差并沿着网络向后传递，以调整神经网络的权重。

BP神经网络具有多个层次和不同的节点数。

这些层次包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层和输出层很容易理解，而隐藏层是模型实现预测的核心。

隐藏层的节点数量越多，模型性能越好，但训练和计算时间也会相应增加。

随着BP神经网络的不断发展，现有的创新和技术可以提高模型的预测性能和训练速度。

BP神经网络提供了一种直接从数据中学习模型的方法。

在数据分析中，样本数据是最重要的资源。

在实际操作中，我们需要将数据分成测试样本和训练样本。

训练样本被用于调整网络的权重，以便预测结果与实际结果最为接近。

测试样本可以用于验证模型的准确性，并使用其他评估指标来评估模型的性能。

在进行BP神经网络模型训练之前，我们需要掌握一些基本步骤和技术。

首先，我们需要提前规划好模型的结构和样本数据。

这些数据可以是CSV文件或数据库中的数据。

其次，我们需要进行数据预处理和清洗。

数据预处理包括缺失数据处理、异常数据处理、数据标准化等。

然后我们需要确定网络的各种参数，如学习率、最大迭代次数、停止条件等。

最后，我们通过反向传播算法进行模型训练。

BP神经网络可以应用于各种领域，例如金融、股票市场、电力工业、环境科学等。

在金融领域，BP神经网络可以用于股票市场预测、外汇汇率预测、信用评估等方面。

基于BP神经网络的PID控制器及仿真2010/5/14/11:391. 引言PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，因其具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高、直观性好等优点被广泛的应用于工业过程控制及运动控制中[1]。

常规PID控制效果的优劣，不仅仅取决于控制系统模型的精确程度，还必须调整好三个参数的关系，而这种关系不一定是简单的线性组合。

实际的工业过程及运动过程往往具有时变性、变参数、变结构等不确定性及很强的非线性，精确的数学模型难以建立，此外，常规PID还有实现在线调整困难，参数间相互影响，参数整定时间长等缺点，难以取得理想的控制效果。

随着控制理论的发展，将应用广泛的PID控制器与智能控制理论相结合[2]成为智能控制研究的新方向，神经网络算法具有逼近任意非线性表达能力，很强的自学习能力和概括推广能力，在解决高度非线性和不确定系统方面有很大的的潜能，应用神经网络，可以从复杂的PID三个参数组合中寻求最佳的线性组合，使神经网络和PID本质结合。

从而使得控制器具有较好的自适应性，实现参数的自动实时调节，适应过程的变化，提高系统了的鲁棒性和可靠性。

2. BP神经网络2.1 BP神经网络的构成及设计[3]BP神经网络是一种具有三层或三层以上的神经网络，包括输入层、隐含层、输出层，上下层之间实现全连接，而每层神经元之间无连接。

当一对学习样本提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。

接下来，按照减少目标输出与实际误差的方向，从输出层经过各中间层逐层修正各连接权值，最后回到输入层，这种算法即BP算法。

随着这种误差逆的传播修正不断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断上升。

（1）输入输出层的设计输入层的设计可以根据需要求解的问题和数据表示方式确定，若输入信号为模拟波形，那么输入层可以根据波形的采样点数目撅腚输入单元的维数，也可以用一个单元输入，这是输入样本为采样的时间序列。

基于BP算法的模糊神经网络控制系统的仿真实现随着计算机和控制技术的不断发展，控制系统的设计也越来越受到关注。

基于BP算法的模糊神经网络控制系统是一种新型的控制方法，可以有效解决传统控制方法难以解决的问题。

在本篇文章中，我们将介绍基于BP算法的模糊神经网络控制系统的仿真实现。

1. BP算法简介BP算法是一种常见的人工神经网络训练算法，它是一种迭代算法，通过不断调整权值来实现网络的训练。

BP算法的基本思想是利用梯度下降求出网络误差函数的最小值。

在模糊神经网络中，BP算法可以用于训练输入输出关系的映射。

通过训练可以得到网络的权值和阈值，使得网络能够更好地拟合输入输出映射。

2. 模糊神经网络控制系统模糊神经网络控制系统是一种强大的控制方法，它将模糊控制和神经网络控制相结合，能够有效地处理模糊性问题和非线性问题。

模糊神经网络控制系统将模糊控制器和神经网络控制器相结合，用模糊控制器处理模糊性问题，用神经网络控制器处理非线性问题。

3. 仿真实现在仿真实现中，我们以飞行控制系统为例，设计了一个基于BP算法的模糊神经网络控制系统，该系统包含一个模糊控制器和一个BP神经网络控制器。

模糊控制器将输入的误差和误差变化率转化为模糊量，然后根据模糊规则得到输出控制量。

BP神经网络控制器通过训练得到输入输出映射，进而对输出控制量进行优化。

我们通过MATLAB软件进行仿真，将仿真结果与经典控制方法进行对比，发现基于BP算法的模糊神经网络控制系统具有更好的控制性能和更强的鲁棒性。

在控制飞行器的姿态过程中，基于BP算法的模糊神经网络控制系统具有更快的响应速度和更小的稳态误差。

4. 总结基于BP算法的模糊神经网络控制系统是一种强大的控制方法，能够有效地解决传统控制方法难以解决的问题。

在仿真实现中，我们设计了一个基于BP算法的模糊神经网络控制系统，得到了良好的控制效果，这也表明了该方法的可行性和优越性。

在实际应用中，我们需要对系统进行优化和调试，以达到更好的控制效果。

基于神经网络的预测控制模型仿真摘要：本文利用一种权值可以在线调整的动态BP神经网络对模型预测误差进行拟合并与预测模型一起构成动态组合预测器，在此基础上形成对模型误差具有动态补偿能力的预测控制算法。

该算法显著提高了预测精度，增强了预测控制算法的鲁棒性。

关键词：预测控制神经网络动态矩阵误差补偿1.引言动态矩阵控制(DMC)是一种适用于渐近稳定的线性或弱非线性对象的预测控制算法，目前已广泛应用于工业过程控制。

它基于对象阶跃响应系数建立预测模型，因此建模简单，同时采用多步滚动优化与反馈校正相结合，能直接处理大时滞对象，并具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。

但是，DMC算法在实际控制中存在一系列问题，模型失配是其中普遍存在的一个问题，并会不同程度地影响系统性能。

DMC在实际控制中产生模型失配的原因主要有2个，一是诸如建模误差、环境干扰等因素，它会在实际控制的全程范围内引起DMC的模型失配；二是实际系统的非线性特性，这一特性使得被控对象的模型发生变化，此时若用一组固定的阶跃响应数据设计控制器进行全程范围的控制，必然会使实际控制在对象的非建模区段内出现模型失配。

针对DMC模型失配问题，已有学者进行了大量的研究，并取得了丰富的研究成果，其中有基于DMC控制参数在线辨识的智能控制算法，基于模型在线辨识的自校正控制算法以及用神经元网络进行模型辨识、在辨识的基础上再进行动态矩阵控制等。

这些算法尽管进行在线辨识修正对象模型参数，仍对对象降阶建模误差(结构性建模误差)的鲁棒性不好，并对随机噪声干扰较敏感。

针对以上问题，出现了基于误差校正的动态矩阵控制算法。

这些文献用基于时间序列预测的数学模型误差代替原模型误差，得到对未来误差的预测。

有人还将这种误差预测方法引入动态矩阵控制，并应用于实际。

这种方法虽然使系统表现出良好的稳定性，但建立精确的误差数学模型还存在一定的困难。

本文利用神经网络通过训练学习能逼近任意连续有界函数的特点，建立了一种采用BP神经网络进行预测误差补偿的DMC预测控制模型。

基于BP神经网络模型及改进模型对全国历年车祸次数预测一、背景我国今年来随着经济的发展，汽车需求量不断地增加，所以全国每年的车祸次数也被越来越被关注，本文首先搜集全国历年车祸次数，接着通过这些数据利用BP神经网络模型和改进的径向基函数网络进行预测，最后根据预测结果，分析模型的优劣，从而达到深刻理解BP神经网络和径向基函数网络的原理及应用。

所用到的数据即全国历年车祸次数来自中国汽车工业信息网，网址如下：制作历年全国道路交通事故统计表如下所示：二、问题研究（一）研究方向（1）通过数据利用BP神经网络模型预测历年全国交通事故次数并与实际值进行比较。

（2）分析BP神经网络模型改变训练函数再进行仿真与之前结果进行对比。

（3）从泛化能力和稳定性等方面分析BP神经网络模型的优劣。

（4）利用径向基函数网络模型进行仿真，得到结果与采用BP神经网络模型得到的结果进行比较。

（二）相关知识（1）人工神经网络人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。

在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。

神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。

每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。

每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。

网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。

而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

人工神经网络有以下几个特征：（1）非线性关系是自然界的普遍特性。

大脑的智慧就是一种非线性现象。

人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性网络关系。

具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。

（2）非局限性一个通常由多个神经元广泛连接而成。

一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。

BP神经网络设计指导书一、实验目的1. 熟悉神经网络的特征、结构以及学习算法2. 了解神经网络的结构对控制效果的影响3. 掌握用MATLAB实现神经网络控制系统仿真的方法。

二、实验原理人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)系统由于具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。

尤其是基于误差反向传播(Back Propagation) 算法的多层前馈网络(Muhiple-LayerFeedforward Network)，即BP网络，可以以任意精度逼近任意连续函数，所以广泛地应用于非线性建模、函数逼近和模式分类等方面。

1.BP网络算法实现BP算法属于delta算法，是一种监督式的学习算法。

其主要思想是：对于M个输人学习样本，已知与其对应的输出样本。

学习的目的是用网络的实际输出与目标矢量之间的误差来修改其权值，使实际与期望尽可能地接近，即使网络输出层的误差平方和达到最小，他是通过连续不断地在相对于误差函数斜率下降的方向上计算网络权值和偏差的变化而逐渐逼近目标的。

每一次权值和偏差的变化都与网络误差的影响成正比，并以反向传播的方式传递到每一层。

2.BP网络的设计在MATLAB神经网络工具箱中．有很方便的构建神经网络的函数。

对于BP网络的实现．其提供了四个基本函数：newff，init．train和sim．它们分别对应四个基本步骤．即新建、初始化、训练和仿真(1)初始化前向网络初始化是对连接权值和阈值进行初始化。

initff函数在建立网络对象的同时，自动调用初始化函数，根据缺省的参数对网络的连接权值和阈值进行初始化。

格式：[wl，bl，w2，b2]=initff(p，sl，fl，s2，f2)其中P表示输入矢量，s表示神经元个数，f表示传递函数，W表示权值，b表示阈值。

(2)训练网络BP网络初始化以后，就可对之进行训练了。

Bp神经网络的仿真设计在当今的科技领域，神经网络技术的发展日新月异，其中 Bp 神经网络更是备受关注。

Bp 神经网络作为一种广泛应用的机器学习模型，在模式识别、预测分析、数据分类等众多领域都展现出了出色的性能。

接下来，让我们深入探讨一下 Bp 神经网络的仿真设计。

Bp 神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收外部的数据输入，隐藏层则对这些输入进行复杂的计算和处理，输出层最终产生网络的输出结果。

在设计 Bp 神经网络时，首先需要确定网络的层数和各层的神经元数量。

这一决策并非随意而为，而是要根据具体的问题和数据特点来进行考量。

对于输入层神经元的数量，通常取决于输入数据的特征数量。

例如，如果我们要处理图像数据，输入层神经元的数量可能会与图像的像素数量相关；而如果是处理文本数据，则可能与词汇的数量或者特征向量的维度有关。

隐藏层的层数和神经元数量的确定则相对复杂一些。

一般来说，如果问题较为简单，一层隐藏层可能就足够；但对于复杂的问题，可能需要多层隐藏层来提取更高级的特征。

神经元数量的选择往往需要通过试验和经验来确定。

过多的神经元可能导致过拟合，即模型在训练数据上表现出色，但在新的、未见过的数据上性能不佳；而过少的神经元则可能导致欠拟合，无法充分学习数据中的模式。

在Bp 神经网络的仿真设计中，数据的预处理也是至关重要的一步。

原始数据往往存在噪声、缺失值或者数据范围差异较大等问题。

为了提高网络的学习效果和性能，需要对数据进行清洗、归一化等处理。

数据清洗可以去除噪声和异常值，保证数据的质量。

归一化则将数据的取值范围限制在一个较小的区间内，例如 0, 1 或者－1, 1，这样可以加快网络的训练速度，并且有助于提高模型的稳定性和泛化能力。

在确定了网络结构和处理好数据之后，接下来就是选择合适的激活函数。

激活函数为神经网络引入了非线性特性，使得网络能够处理复杂的非线性问题。

常见的激活函数有 Sigmoid 函数、Tanh 函数和ReLU 函数等。

基于BP神经网络算法的仿真研究BP神经网络算法（Back Propagation Neural Network Algorithm）是一种常用的人工神经网络算法，它具有非常广泛的应用领域，如模式识别、数据挖掘、预测分析等。

本文将基于BP神经网络算法进行仿真研究，重点探讨其在分类问题中的应用。

BP神经网络算法是一种有监督学习的算法，可以通过输入变量进行训练，然后利用已有数据进行预测或分类。

其核心思想是通过反向传播算法来对网络参数进行调整，以达到最小化误差的目标。

BP神经网络是一种多层前馈网络，通常包含输入层、隐层和输出层。

输入层负责接收外部输入，隐层负责进行特征提取和映射，输出层负责产生最终的输出结果。

在训练过程中，通过计算误差和调整权值来不断优化网络的性能。

在本次仿真研究中，我们将以一个真实的案例为例，来说明BP神经网络算法的应用。

假设我们需要对一个银行的客户进行信用评级，以判断其是否有违约的风险。

我们将收集一些已知的客户数据，如年龄、性别、收入、负债情况等作为输入变量；同时，我们还需要针对每位客户进行标记，将其划分为“违约”或“非违约”两个类别。

我们将以80%的数据用作训练集，20%的数据用作测试集。

首先，我们需要对输入数据进行预处理，通常包括数据清洗、特征选择和归一化等步骤。

在本次研究中，我们假设已经完成了这些预处理工作。

接下来，我们构建BP神经网络模型。

假设我们选择了一个包含一个隐层的神经网络，其中隐藏层含有10个神经元。

输入层的节点数与输入变量的数目相同，输出层的节点数为1（即输出一个标记）。

我们将采用sigmoid函数作为激活函数，用于将输入信号转化为输出信号。

在实际训练过程中，我们将采用梯度下降法来更新网络的权值。

每次迭代时，我们计算网络的输出与实际标记之间的误差，并通过反向传播算法来更新网络的参数。

迭代次数与学习率等超参数的选择可以通过实验来确定。

在本次研究中，我们选择迭代100次，并设置学习率为0.01训练完成后，我们将使用测试集来评估模型的性能。

1 BP 神经网络简介图1 BP 神经网络结构图BP(Back Propagation)神经网络是目前人工神经网络中研究最深入、应用最为广泛的一种模型，其结构如图l 所示。

图中，x 、z 是网络的输入、输出向量，每一神经元用一个节点表示，网络由输入层、隐层和输出层节点组成，隐层可以是一层，也可以是多层（图中是单隐层），前层至后层节点之间通过权系数相联结。

BP 神经网络学习时，输入信号从输入层经隐层传向输出层(正向传播)，若输出层得到期望的输出，则学习算法结束：否则，转至反向传播。

反向传播就是将误差信号(样本输出与网络输出之差)按原联接通路反向计算，由梯度下降法调整各层神经元的权值，使误差信号减小。

以下是各层权值的具体过程（即BP 学习算法）：定义网络的输出误差 22111()()22l k k k E d O d o ==-=-∑，将其依次展开至隐层和输入层，在使误差不断减小的原则下，应使权值的调整量与误差的负梯度成正比，即：jk jkEw w ∂∆∝-∂ ，0,1,2,;j m =1,2,k l =ij ijEv v ∂∆∝-∂ ，1,2,;i n =1,2,j m =经推导可得到各层权值调整的计算公式，写成向量的形式为：()o T T W Y ηδ∆= ， ()y T T V X ηδ∆=式中，12(,,,)T n X x x x =为输入向量，12(,,,)T m Y y y y =为隐层输出向量，12(,,,)T l O o o o =为输出向量，12(,,,)T l d d d d =为期望输出，而[]jk m l W w ⨯=和[]ij n m V v ⨯=分别是隐层到输出层和输入层到隐层的权值矩阵。

BP 网络的学习训练过程如下：(1) 初始化网络，对网络参数及各权系数进行赋值，其中权系数应取随机数； (2) 输入训练样本，计算各层的预报值，并与真实值相比较，得出网络的输出误差；(3) 依据误差反向传播规则，调整隐层之间以及隐层与输入层之间的权系zx数；(4) 重复步骤（2）和（3），直至预测误差满足条件或训练次数达到规定次数。

基于BP神经网络的股票预测模型研究一、研究背景股票市场一直以来都是一个备受关注的话题，众多投资者和分析师都在试图通过各种方法预测股票走势。

然而，由于市场的不稳定性和复杂性，并没有一种方法能够完全准确地预测股票价格的变化。

近年来，由于人工智能技术的快速发展，越来越多的研究者开始尝试将神经网络应用于股票预测领域。

BP神经网络作为一种常见的人工神经网络模型，已经被广泛应用于不同领域的预测和分类问题。

在股票预测领域，BP神经网络的应用也已经取得了一些成功，并且随着数据量的增加和计算机性能的提高，这种方法的应用前景更加广阔。

二、 BP神经网络模型原理BP神经网络是一种前向反馈型人工神经网络，其基本原理是模仿人脑的神经元之间的联结和信号传递过程，并通过反向传播算法来训练网络模型。

在BP神经网络中，输入层、隐层和输出层之间存在着不同的连接权重，通过不断地调整这些权重来使得网络的预测结果更加准确。

BP神经网络的训练过程主要包括两个步骤：前向传播和反向传播。

前向传播是指将输入数据送入网络中，通过乘以权重和加上偏置向量的方式计算出每一层的输出结果，最终得到输出层的预测值。

反向传播则是指根据实际输出值和网络预测值之间的误差来调整连接权重和偏置向量，使得误差逐渐减小，直至达到最小值为止。

三、 BP神经网络在股票预测中的应用在股票预测领域，BP神经网络的应用一般可以分为以下几个步骤：1. 数据收集和预处理。

首先需要从不同的来源收集股票价格和交易数据，并对这些数据进行清洗和处理，去除掉异常值和缺失值，并将数据标准化和归一化。

2. 神经网络模型建立。

建立包括输入层、隐层和输出层的BP神经网络模型，并设置相应的超参数和训练参数。

一般来说，输入层的节点数与数据特征数相同，输出层的节点数为1，表示股票价格的预测值。

3. 数据分割和训练。

将数据集按照一定比例拆分为训练集和验证集，在训练集上应用BP神经网络进行模型训练和调参，验证集则用于评估模型的性能。

BP神经网络人口预测模型研究与仿真摘要：基于时间序列的神经网络预测，从模型的结构设计、神经元个数、传递函数等方面，研究BP神经网络预测模型的建模。

通过对国家统计局的人口数据建立样本，使用MATLAB对预测模型进行仿真实验，结果证明预测模型能够达到预测效果。

关键词：BP神经网络；人口预测；MATLAB；数学建模；神经元；传递函数Keyword：BPNeuralNetwork；populationprediction；MATLAB；Mathematicalmodeling；neuron；tranferfunction0引言对于人口总量开展科学预测研究，即可为人口规划与未来政策走向提供全面、客观的实施参考。

同时不言而喻的是，预测结果数据对于国民经济发展的制定和实现都将具有不可估量的重要意义。

时下采用的主要预测方法是：逻辑斯蒂方程法，常微分方程法，动态预测法。

这些方法各有其特点及适用范围，但都需要对数据提供一定模型假设支持。

相对于传统的统计预测方法，神经网络模型有着良好的非线性特性，灵活有效的学习方式，以及完全分布式的存储结构。

神经网络中的单个神经元具有自组织复合模式，反映非线性特征，使神经网络能够重建任意的非线连续的函数。

通过学习，可以使用网络获得序列的内在规律，从而可以对序列的变化进行预测。

使用神经网络可以无需常规建模过程，而且同时又表现出良好的自适应和自学习能力、较强的抗干扰能力。

神经网络应用于预测，大体上可以分为两种方式[]：基于回归分析的神经网络预测和基于时间序列的神经网络预测。

2人口预测模型2.1输入输出向量设计基于时间序列的神经网络预测模型的建立，采用前3年的人口总量数据作为神经网络的输入变量，第4年的人口总量数据作为输出变量。

即输入为3个数据，输出为1个数据。

函数表达式：（2）样本集中使用总量的80%作为训练样本集，而将剩余的20%作为测试样本集，进而根据测试数据与真实数据的一致性比较，验证模型的精确度。

se s s G 5.01101)(−+=()(1)[(1)]()[()2(1)(2)]/p I D Iu k u k K e k K e k K e k e k e k T T =−+−++−−+−神经网络PID 控制器的设计及仿真一、传统PID 控制数字PID 控制算法分位置式和增量式两种，工程上常用的增量式PID 控制算法，其控制算式为：式中，pK 为比例系数，I K =p K /T T为积分系数，/D D K T T =为微分系数，T 为采样周期，IT 为积分时间，DT 为微分时间，()e k 为t kT =时刻的误差。

上述PID 控制算法易于用微机软件实现，PID 控制系统框图如图示。

现有一被控对象为：根据“稳定边界法”即临界比例度法，来整定调节器的参数，带入“稳定边界法整定参数计算表”得到，当采取P 调节时，KP=16，；当采取PI 调节时，KP=14.545，i T =1.7；当采取PID 调节时，KP=18.824，i T =1，d T =0.25。

通过Simulink 进行如下图所示的仿真：仿真结果如下图所示：二、基于BP算法的PID控制基于BP神经网络的PID控制系统结构如下图所示，控制器由两个部分组成：①经典的PID控制器：直接对被控对象进行闭环控制，并且KP,KI,KD三个参数为在线P,I,D整定；②神经网络NN：根据系统的运行状态，调节PID控制器的参数，以期达到某种性能指标的最优化。

即使神经网络的输出层神经元的输出状态对应于PID控制器的三个可调参数KP,KI,KD，通过神经网络的自学习、调整权系数，从而使其稳定P,I,D状态对应于某种最优控制规律下的PID控制器参数。

在这里设计的BP网络采用结构简单的三层BP神经网络，其结构如下图所示，有m个输入节点、Q个隐含层节点、3个输出节点。

输入节点对应所选的系统运行状态量，如系统不同时刻的输入量和输出量等，必要时要进行归一化K K K。

BP神经网络预测控制算法研究及其应用李艳英;于春晓;侯永海【摘要】In recent years, neural network has become a hot topic. BP neural network control algorithm is the most commonly used neural network control, and it is the core part of the feedforward network. It can approximate any nonlinear and can realize the data compression. This paper uses BP neural network control algorithm with the help of neural network toolbox function of Matlab, choosing the proper training function, set ing the minimum error and maximum training step, writing code, creating a three layer network, approximating a nonlinear functionfirstly,then implementing image compression, calculating the PSNR and SNR of the image, comparing the quality of the image under the condition of dif erent compression ratio, and analyzes the disadvantages of BP network.%神经网络控制算法是近年来的研究热点，其中的BP神经网络控制算法是最常用的控制算法，它是前馈网络中的核心部分，可以无限逼近任意非线性，实现数据压缩。

线性预测模型BP神经网络PID控制算法的研究
付正刚;唐军
【期刊名称】《现代机械》
【年(卷),期】2010(000)005
【摘要】针对经典PID控制参数整定困难和基本BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出一种基于线性预测模型BP神经网络的PID控制方法,重点阐述算法过程.最后在MATLAB软件上进行仿真,仿真结果表明该控制算法是有效的.【总页数】3页(P30-32)
【作者】付正刚;唐军
【作者单位】贵州大学,电气工程学院,贵州,贵阳,550002;贵州大学,继续教育学院,贵州,贵阳,550002
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
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3.基于BP神经网络的黄金价格非线性组合预测模型 [J], 张延利;张德生;刘常明;李金凤
4.山东省人均用水量预测模型研究——基于多元线性回归和BP神经网络模型 [J], 赵黎明;赵岩;
5.基于非线性回归和BP神经网络的交通事故时空影响预测模型 [J], ZHU Boya;FU Xinsha;YANG Siqi;ZHU Zhenjie
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