基于神经网络的非线性预测控制综述

基于神经网络的非线性预测控制综述
基于神经网络的非线性预测控制综述

数学建模神经网络预测模型及程序

年份 (年) 1(1988) 2(1989) 3(1990) 4(1991) 5(1992) 6(1993) 7(1994) 8(1995) 实际值 (ERI) 年份 (年) 9(1996) 10(1997) 11(1998) 12(1999) 13(2000) 14(2001) 15(2002) 16(2003) 实际值 (ERI) BP 神经网络的训练过程为: 先用1988 年到2002 年的指标历史数据作为网络的输入,用1989 年到2003 年的指标历史数据作为网络的输出,组成训练集对网络进行训练,使之误差达到满意的程度,用这样训练好的网络进行预测. 采用滚动预测方法进行预测:滚动预测方法是通过一组历史数据预测未来某一时刻的值,然后把这一预测数据再视为历史数据继续预测下去,依次循环进行,逐步预测未来一段时期的值. 用1989 年到2003 年数据作为网络的输入,2004 年的预测值作为网络的输出. 接着用1990 年到2004 年的数据作为网络的输入,2005 年的预测值作为网络的输出.依次类推,这样就得到2010 年的预测值。 目前在BP 网络的应用中,多采用三层结构. 根据人工神经网络定理可知,只要用三层的BP 网络就可实现任意函数的逼近. 所以训练结果采用三层BP模型进行模拟预测. 模型训练误差为,隐层单元数选取8个,学习速率为,动态参数,Sigmoid参数,最大迭代次数3000.运行3000次后,样本拟合误差等于。 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights={1,1} inputbias={1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights={2,1} layerbias={2} % 设置训练参数 = 50; = ; = ; = 10000; = 1e-3;

神经网络控制

人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制,即基于神经网络控制或简称神经控制,是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模,或充当控制器,或优化计算,或进行推理,或故障诊断等,亦即同时兼有上述某些功能的适应组合,将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络,以及控制理论如何与神经网络相结合,详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制;控制系统;人工神经网络 人工神经网络的发展过程 神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支,为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是(人工)神经网络理论与控制理论相结合的产物,是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。 在控制领域,将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统,属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的,属于学习控制,是智能控制的一个分支。神经控制发展至今,虽仅有十余年的历史,已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 生物神经元模型 神经元是大脑处理信息的基本单元,人脑大约含1012个神经元,分成约1000种类型,每个神经元大约与102~104个其他神经元相连接,形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单,但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式,同时,如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。 图1 生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出,神经元各组成部分的功能来看,信息的处理与传递主要发生在突触附近,当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度,即超过其阈值电位后,突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质,突触有两

Hopfield神经网络综述

题目:Hopfield神经网络综述 一、概述: 1.什么是人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构,该网络结构一般由许多个神经元组成,每个神经元有一个单一的输出,它可以连接到很多其他的神经元,其输入有多个连接通路,每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元(包括细胞体,树突,轴突)网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络,它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟:一是结构和实现机理;二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言,目前已有数十种不同的神经网络模型,其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1)反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络,又称自联想记忆网络,其目的是为了设计一个网络,储存一组平衡点,使得当给网络一组初始值时,网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点:(1).网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动,网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态; (2).系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络,它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中,每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元,它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfiel d神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出,是一种单层反馈神经网络。Hopfiel d神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型,它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络,从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下,会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的,也有不稳定的,如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说,关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中,第0层是输入,不是神经元;第二层是神经元。

用matlab编BP神经网络预测程序

求用matlab编BP神经网络预测程序 求一用matlab编的程序 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW{1,1} inputbias=net_1.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW{2,1} layerbias=net_1.b{2} % 设置训练参数 net_1.trainParam.show = 50; net_1.trainParam.lr = 0.05; net_1.trainParam.mc = 0.9; net_1.trainParam.epochs = 10000; net_1.trainParam.goal = 1e-3; % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net_1,tr]=train(net_1,P,T); % 对 BP 网络进行仿真 A = sim(net_1,P); % 计算仿真误差 E = T - A; MSE=mse(E) x=[。。。]';%测试 sim(net_1,x) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 不可能啊我2009 28

对初学神经网络者的小提示 第二步:掌握如下算法: 2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》(高等教育出版社,同济大学版)第8章的第十节:“最小二乘法”。 3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法,上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法,参考书籍是《神经网络原理》(机械工业出版社,Simon Haykin著,中英文都有)、《人工神经网络与模拟进化计算》(清华大学出版社,阎平凡,张长水著)、《模式分类》(机械工业出版社,Richard O. Duda等著,中英文都有)、《神经网络设计》(机械工业出版社,Martin T. Hargan等著,中英文都有)。 4.ART(自适应谐振理论),该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络设计》(机械工业出版社,Martin T. Hargan等著,中英文都有)的第15和16章。若看理论分析较费劲可直接编程实现一下16.2.7节的ART1算法小节中的算法. 4.BP算法,初学者若对误差反传的分析过程理解吃力可先跳过理论分析和证明的内容,直接利用最后的学习规则编个小程序并测试,建议看《机器学习》(机械工业出版社,Tom M. Mitchell著,中英文都有)的第4章和《神经网络设计》(机械工业出版社,Martin T. Hargan等著,中英文都有)的第11章。 BP神经网络Matlab实例(1) 分类:Matlab实例 采用Matlab工具箱函数建立神经网络,对一些基本的神经网络参数进行了说明,深入了解参考Matlab帮助文档。 % 例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 % 训练样本定义如下: % 输入矢量为 % p =[-1 -2 3 1 % -1 1 5 -3] % 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] close all clear clc

神经网络模型预测控制器

神经网络模型预测控制器 摘要:本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中,控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示,该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器,如减速优化控制器和分散控制器。 关键字:模型预测控制、神经网络、非线性控制 1.介绍 由于非线性控制问题的复杂性,通常用逼近方法来获得近似解。在本文中,提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制(MPC),这可用于解决在线优化问题,另一种方法是函数逼近器,如人工神经网络,这可用于离线的优化控制规则。 在模型预测控制中,控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数,它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算,尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5],但为了减小在线计算时的计算量,该部分的计算为离线。一个非常强大的函数逼近器为神经网络,它能很好地用于表示非线性模型或控制器,如文献[4,13,14]。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制,这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统,基此本文研究了基于优化控制技术的方法。 许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面,该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。一个更直接地方法是模仿MPC方法,用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。为了达到精确的MPC技术,用神经网络来逼近模型预测控制策略,且通过离线计算[1,7.9,19]。用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。这种方法目前已有许多版本,Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题,其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。Seong和Widrow[23]研究了一个初始状态为随机分配的优化控制问题,控制器为反馈状态,用一个神经网络来表示。在以上的研究中,应用了一个随机逼近器算法来训练网络。Al-dajani[2]和Nayeri等人[15]提出了一种相似的方法,即用最速下降法来训练神经网络控制器。 在许多应用中,设计一个控制器都涉及到一个特殊的结构。对于复杂的系统如减速控制器或分散控制系统,都需要许多输入与输出。在模型预测控制中,模型是用于预测系统未来的运动轨迹,优化控制信号是系统模型的系统的函数。因此,模型预测控制不能用于定结构控制问题。不同的是,基于神经网络函数逼近器的控制器可以应用于优化定结构控制问题。 在本文中,主要研究的是应用于非线性优化控制问题的结构受限的MPC类型[20,2,24,23,15]。控制规则用神经网络逼近器表示,最小化一个与控制相关的代价函数来离线训练神经网络。通过将神经网络控制的输入适当特殊化来完成优化低阶控制器的设计,分散和其它定结构神经网络控制器是通过对网络结构加入合适的限制构成的。通过一个数据例子来评价神经网络控制器的性能并与优化模型预测控制器进行比较。 2.问题表述 考虑一个离散非线性控制系统: 其中为控制器的输出,为输入,为状态矢量。控制

模糊神经网络技术研究的现状及展望

模糊神经网络技术研究的现状及展望 摘要:本文对模糊神经网络技术研究的现状进行了综述,首先介绍了模糊控制技术和神经网络技术的发展,然后结合各自的特点讨论了模糊神经网络协作体的产生以及优越性,接着对模糊神经网络的常见算法、结构确定、规则的提取等进行了阐述,指出了目前模糊神经网络的研究发展中还存在的一些问题,并对模糊神经网络的发展进行了展望。 关键字:模糊控制;神经网络;模糊神经网络 引言 系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐的矛盾。为此,通过模拟人类学习和自适应能力,人们提出了智能控制的思想。控制理论专家Austrom(1991)在IFAC大会上指出:模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能控制方法。通常专家系统建立在专家经验上,并非建立在工业过程所产生的操作数据上,且一般复杂系统所具有的不精确性、不确定性就算领域专家也很难把握,这使建立专家系统非常困难。而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法,各有优缺点。模糊逻辑与神经网络的融合——模糊神经网络由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点,避免了两者的缺点,已成为当今智能控制研究的热点之一了。 1 模糊神经网络的提出 模糊集理论由美国著名控制论专家L.A.Zadeh于1965年创立[1]。1974年,英国著名学者E.H.Mamdani将模糊逻辑和模糊语言用于工业控制,提出了模糊控制论。至今,模糊控制已成功应用在被控对象缺乏精确数学描述及系统时滞、非线性严重的场合。 人工神经网络理论萌芽于上世纪40年代并于80年代中后期重掀热潮,其基本思想是从仿生学的角度对人脑的神经系统进行功能化模拟。人工神经网络可实现联想记忆,分类和优化计算等功能,在解决高度非线性和严重不确定系统的控制问题方面,显示了巨大的优势和潜力 模糊控制系统与神经网络系统具有整体功能的等效性[2],两者都是无模型的估计器,都不需要建立任何的数学模型,只需要根据输入的采样数据去估计其需要的决策:神经网络根据学习算法,而模糊控制系统则根据专家提出的一些语言规则来进行推理决策。实际上,两者具有相同的正规数学特性,且共享同一状态空间[3]。 另一方面,模糊控制系统与神经网络系统具有各自特性的互补性[。神经网络系统完成的是从输入到输出的“黑箱式”非线性映射,但不具备像模糊控制那样的因果规律以及模糊逻辑推理的将强的知识表达能力。将两者结合,后者正好弥补前者的这点不足,而神经网络的强大自学习能力则可避免模糊控制规则和隶属函数的主观性,从而提高模糊控制的置信度。 因此,模糊逻辑和神经网络虽然有着本质上的不同,但由于两者都是用于处理不确定性问题,不精确性问题,两者又有着天然的联系。Hornik和White(1989)证明了神经网络的函数映射能力[4];Kosko(1992)证明了可加性模糊系统的模糊逼近定理(FAT,Fuzzy Approximation Theorem)[5];Wang和Mendel(1992)、Buckley和Hayashi(1993)、Dubots 和Grabish(1993)、Watkins(1994)证明了各种可加性和非可加性模糊系统的模糊逼近定理[6]。这说明模糊逻辑和神经网络有着密切联系,正是由于这类理论上的共性,才使模糊逻辑

Hopfield神经网络综述

题目: Hopfield神经网络综述 一、概述: 1.什么是人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构,该网络结构一般由许多个神经元组成,每个神经元有一个单一的输出,它可以连接到很多其他的神经元,其输入有多个连接通路,每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元(包括细胞体,树突,轴突)网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络,它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟:一是结构和实现机理;二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言,目前已有数十种不同的神经网络模型,其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1)反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络,又称自联想记忆网络,其目的是为了设计一个网络,储存一组平衡点,使得当给网络一组初始值时,网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点:(1).网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动,网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态; (2).系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络,它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中,每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元,它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfield神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出,是一种单层反馈神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型,它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络,从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下,会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的,也有不稳定的,如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说,关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中,第0层是输入,不是神经元;第二层是神经元。

bp神经网络及matlab实现讲解学习

b p神经网络及m a t l a b实现

图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ,net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0,则上面的式子可以简化为: 若用X表示输入向量,用W表示权重向量,即: X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]

则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式: 若神经元的净激活net为正,称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire),若净激活net为负,则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model ),也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节,下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function ) 以上3个激活函数都属于线性函数,下面介绍两个常用的非线性激活函数。 (4) S形函数 ( Sigmoid Function ) 该函数的导函数:

神经网络控制

神经网络控制 沈阳电力高等专科学校杨庆柏 刊载于《辽宁电机工程科普》1999年第4期神经网络控制是一种基本上不依赖模型的控制方法。它比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象,并且有较强的适应和学习功能,因而神经网络控制是智能控制的一个重要分支领域。神经网络控制的机理人脑是由大量的神经细胞组合而成的,它们之间互相连接。人工神经网络是对生物神经网络的一种模拟和近似,该网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构,它一般由许多个神经元(即神经细胞)组成。虽然单个神经元的结构和功能极其简单和有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富的。每个神经元有一个单一的输出,它可以到很多其他的神经元,其输入有多个连接通路,每个连接通路对应一个连接权系数。由给定的输入,神经网络产生一组输出,这些输出与已知的输出或期望的输出比较,如有偏差,则修正连接权系数以改进网络性能这种培育过程直到神经网络达到令人满意的水平为止。 目前,取代人工控制的途径大致有二种,一是将手工操作中的经验总结成普通的规则或模糊规则,然后构造相应的专家控制器或模糊控制器。二是在知识难于表达的情况下,应用神经网络学习人的控制行为,即对人工控制器建模。然后用此神经网络控制器取代。这种通过对人工或传统控制器进行学习,然后用神经网络控制器取代或逐渐取代原控制器的方法,称为神经网络监督控制。

2.神经网络控制特点 (1)具有很强的自学习和自组织能力,能进行在线或离线学习。 (2)具有并行处理及其带来的高速处理能力,而且处理的时间与问题的复杂程度只是成比例关系,而不是串行处理中的几何数量级关系。 (3)具有很强的处理非线性问题的能力,能逼近任意的非线性函数,因而适于处理那些难于用模型或规则描述的过程或系统。 (4)具有很强的信息综合能力,能同时处理大量的、不同类型的定量和定性信息,便于进行多种信息的融合。 (5)具有分布式存储信息和容错能力,每个神经元存储多种信息的部分内容,部分神经元的损坏和信息破坏只会导致网络部分功能减弱。 3.神经网络控制应用 神经网络在自动控制系统中应用方式是多种多样的,基本上可分为单神经元的应用和神经网络的应用。由于目前缺乏相应的神经网络芯片或神经网络计算机硬件支持,此系统尚未获得实际应用。而由单个神经元构成的控制器,是利用了目前的计算机串行计算方法来模拟神经网络控制,其系统结构简单,易于实时控制,因此获得了实际应用。 神经网络在电力工业的应用研究已有多项,如用神经网络模拟火电厂的生产过程,可制成令人满意的火电厂模拟装置,并可以应用于火电厂的动态控制。

最新神经网络最新发展综述汇编

神经网络最新发展综述 学校:上海海事大学 专业:物流工程 姓名:周巧珍 学号:201530210155

神经网络最新发展综述 摘要:作为联接主义智能实现的典范,神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程,是人工智能发展中的重要方法,也是当前类脑智能研究中的有效工具。目前,模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习成为类脑智能中的一个重要研究方向。通过增加网络层数所构造的“深层神经网络”使机器能够获得“抽象概念”能力,在诸多领域都取得了巨大的成功,又掀起了神经网络研究的一个新高潮。本文分8个方面综述了其当前研究进展以及存在的问题,展望了未来神经网络的发展方向。 关键词: 类脑智能;神经网络;深度学习;大数据 Abstract: As a typical realization of connectionism intelligence, neural network, which tries to mimic the information processing patterns in the human brain by adopting broadly interconnected structures and effective learning mechanisms, is an important branch of artificial intelligence and also a useful tool in the research on brain-like intelligence at present. Currently, as a way to imitate the complex hierarchical cognition characteristic of human brain, deep learning brings an important trend for brain-like intelligence. With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper summarizes the latest progress in eight applications and existing problems considering neural network and points out its possible future directions. Key words : artificial intelligence; neural network; deep learning; big data 1 引言 实现人工智能是人类长期以来一直追求的梦想。虽然计算机技术在过去几十年里取得了长足的发展,但是实现真正意义上的机器智能至今仍然困难重重。伴随着神经解剖学的发展,观测大脑微观结构的技术手段日益丰富,人类对大脑组织的形态、结构与活动的认识越来越深入,人脑信息处理的奥秘也正在被逐步揭示。如何借助神经科学、脑科学与认知科学的研究成果,研究大脑信息表征、转换机理和学习规则,建立模拟大脑信息处理过程的智能计算模型,最终使机器掌握人类的认知规律,是“类脑智能”的研究目标。 类脑智能是涉及计算科学、认知科学、神经科学与脑科学的交叉前沿方向。类脑智能的

人工神经网络综述

目录 1 人工神经网络算法的工作原理 (3) 2 人工神经网络研究内容 (4) 3 人工神经网络的特点 (5) 4 典型的神经网络结构 (6) 4.1 前馈神经网络模型 (6) 4.1.1 自适应线性神经网络(Adaline) (6) 4.1.1.1网络结构 (6) 4.1.1.2学习算法步骤 (7) 4.1.1.3优缺点 (7) 4.1.2单层感知器 (8) 4.1.2.1网络结构 (8) 4.1.2.2学习算法步骤 (9) 4.1.2.3优缺点 (9) 4.1.3多层感知器和BP算法 (10) 4.1.3.1网络结构: (10) 4.1.3.2 BP算法 (10) 4.1.3.3算法学习规则 (11) 4.1.3.4算法步骤 (11) 4.1.3.5优缺点 (12) 4.2反馈神经网络模型 (13) 4.2.1 Hopfield神经网络 (13) 4.2.1.1网络结构 (13) 4.2.1.2 学习算法 (15) 4.2.1.3 Hopfield网络工作方式 (15) 4.2.1.4 Hopfield网络运行步骤 (15) 4.2.1.5优缺点 (16) 4.2.2海明神经网络(Hamming) (16) 4.2.2.1网络结构 (16) 4.2.2.2学习算法 (17) 4.2.2.3特点 (18) 4.2.3双向联想存储器(BAM) (19) 4.2.3.1 网络结构 (19) 4.2.3.2学习算法 (19) 4.2.3.4优缺点 (21) 5.人工神经网络发展趋势以及待解决的关键问题 (22) 5.1 与小波分析的结合 (22) 5.1.1小波神经网络的应用 (23) 5.1.2待解决的关键技术问题 (23) 5.2混沌神经网络 (23) 5.2.1混沌神经网络的应用 (24) 5.2.2待解决的关键技术问题 (24)

BP神经网络matlab源程序代码

close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 % 定义训练样本 % P为输入矢量 P=[0.7317 0.6790 0.5710 0.5673 0.5948;0.6790 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292; ... 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292 0.6488;0.5673 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130; ... 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654; 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567; ... 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673;0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976; ... 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 0.6269;0.5567 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274; ... 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274 0.6301;0.5976 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803; ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668;0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896; ... 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497]; % T为目标矢量 T=[0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094]; % Ptest为测试输入矢量 Ptest=[0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094;0.6668 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722; ... 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722 0.9096]; % Ttest为测试目标矢量 Ttest=[0.8722 0.9096 1.0000]; % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P'),[12,1],{'logsig','purelin'},'traingdm'); % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 5000; net.trainParam.goal = 0.001; % 调用TRAINGDM算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P',T); % 对BP网络进行仿真 A=sim(net,P'); figure; plot((1993:2007),T,'-*',(1993:2007),A,'-o'); title('网络的实际输出和仿真输出结果,*为真实值,o为预测值'); xlabel('年份'); ylabel('客运量'); % 对BP网络进行测试 A1=sim(net,Ptest');

神经网络控制完整版

神经网络控制 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制,即基于神经网络控制或简称神经控制,是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模,或充当控制器,或优化计算,或进行推理,或故障诊断等,亦即同时兼有上述某些功能的适应组合,将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络,以及控制理论如何与神经网络相结合,详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制;控制系统;人工神经网络 人工神经网络的发展过程 神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支,为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是(人工)神经网络理论与控制理论相结合的产物,是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。 在控制领域,将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统,属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的,属于学习控制,是智能控制的一个分支。神经控制发展至今,虽仅有十余年的历史,已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 生物神经元模型 神经元是大脑处理信息的基本单元,人脑大约含1012个神经元,分成约1000种类型,每个神经元大约与 102~104个其他神经元相连接,形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单,但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式,同时,如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。 图1 生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出,神经元各组成部分的功能来看,信息的处理与传递主要发生在突触附近,当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉

神经网络预测控制综述

神经网络预测控制综述 摘要:近年来,神经网络预测控制在工业过程控制中不仅得到广泛的应用,而且其理论研究也取得了很大进展。对当前各种神经刚络预测控制方法的现状及其工业应用进行了较深入地分析,并对其存在的问题和今后可能的发展趋势作了进一步探讨。 关键词:神经网络;预测控制:非线性系统;工业过程控制 Abstract: In recent years, neural network predictive control has not only been widely used in industrial process control, but also has made great progress in theoretical research. The current status of various neural network prediction control methods and their industrial applications are analyzed in depth, and the existing question and possible future development trends are further discussed. Keywords: neural network; predictive control: nonlinear system; industrial process control

20世纪70年代以来,人们从工业过程的特点出发,寻找对模型精度要去不高而同样能实现高质量控制性能的方法,预测控制就是在这种背景下发展起的[1]。预测控制技术最初山Richalet和Cutler提出[2],具有多步预测、滚动优化、反馈校正等机理,因此能够克服过程模型的不确定性,体现出优良的控制性能,在工业过程控制中取得了成功的应用。如Shell公司、Honeywell公司、Centum 公司,都在它们的分布式控制系统DCS上装备了商业化的预测控制软件包.并广泛地将其应用于石油、化工、冶金等工业过程中[3]。但是,预测函数控制是以被控对象的基函数的输出响应可以叠加为前提的,因而只适用于线性动态系统控制。对于实际中大量的复杂的非线性工业过程。不能取得理想的控制效果。而神经网络具有分布存储、并行处理、联想记忆、自组织和自学习等功能,以神经元组成的神经网络可以逼近任意的:线性系统。使控制系统具有智能化、鲁棒性和适应性,能处理高维数、非线性、干扰强、难建模的复杂工业过程。因此,将神经网络应用于预测控制,既是实际应用的需要,同时也为预测控制理论的发展开辟了广阔的前景。本文对基于神经网络的预测控制的研究现状进行总结,并展望未来的发展趋势。 l神经网络预测控制的基本算法的发展[4] 实际中的控制对象都带有一定的菲线性,大多数具有弱非线性的对象可用线性化模型近似,并应用已有的线性控制理论的研究成果来获得较好的控制效果。而对具有强非线性的系统的控制则一直是控制界研究的热点和难点。 就预测控制的基本原理而言,只要从被控对象能够抽取出满足要求的预测模型,它便可以应用于任何类型的系统,包括线性和非线性系统。 由于神经网络理论在求解非线性方面的巨大优势,很快被应用于非线性预测控制中。其主要设计思想是:利用一个或多个神经刚络,对非线性系统的过程信息进行前向多步预测,然后通过优化一个含有这些预测信息的多步优化目标函数,获得非线性预测控制律。在实际应用与理论研究中形成了许多不同的算法。如神经网络的内模控制、神经网络的增量型模型算法控制等,近来一些学者对有约束神经网络的预测控制也作了相应的研究。文献[5]设计了多层前馈神经网络,使控制律离线求解。文献[6]采用两个网络进行预测,但结构复杂,距离实际应用还有一定的距离,文献[7]利用递阶遗传算法,经训练得出离线神经网络模型.经多步预测得出对象的预测模型,给出了具有时延的非线性系统的优化预测控制。将神经网络用于GPC的研究成果有利用Tank.Hopfield网络处理GPC矩阵求逆的算法,基于神经网络误差修正的GPC算法、利用小脑模型进行提前计算的GPC 算法、基于GPC的对角递归神经网络控制方法以及用神经网络处理约束情形的预

动态神经网络综述

动态神经网络综述 摘要 动态神经网络(DNN)由于具有很强的学习能力和逼近任意非线性函数的特点而被广泛应用。本文系统介绍了该网络的几种常见模型,并在此基础之上介绍它的基本学习算法、功能、应用领域、实际推广。 关键词:动态神经网络,模型,功能,算法,应用 Abstract Dynamic Neural Network (DNN) has been widely applied by means of the strong ability of learning and the characteristic of approximating any nonlinear function. The paper mainly introduces several models of common dynamic neural network, and dynamic neural network's function, basic algorithm, application and promotion. Keywords: DNN, Models , Function , Algorithm , Application

1、绪论 人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)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[1]。 神经网络按是否含有延迟或反馈环节,以及与时间是否相关分为静态神经网络和动态神经网络,其中含有延迟或反馈环节,与时间直接有关的神经网络称为动态神经网络[2]。动态神经网络具有很强的学习能力和逼近任意非线性函数的特点,自20世纪80年代末以来,将动态神经网络作为一种新的方法引入复杂非线性系统建模中引起了工程控制领域许多学者的关注[3]。动态神经网络现在已经广泛地用于模式识别、语音识别、图象处理、信号处理、系统控制、AUV自适应航向和机器人控制、故障检测、变形预报、最优化决策及求解非线性代数问题等方面。 本文第二章主要介绍了动态神经网络的分类,基本模型和算法;第三章主要介绍了动态神经网络的应用;第四章简要介绍了神经网络的改进方法。 2、DNN网络的基本模型和算法 根据结构特点,可以将动态神经网络分为3类:全反馈网络结构,部分反馈网络结构以及无反馈的网络结构。 反馈网络(Recurrent Network),又称自联想记忆网络,如下图所示: 图2-1 反馈网络模型 反馈网络的目的是为了设计一个网络,储存一组平衡点,使得当给网络一组初始值时,网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点: 第一、网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动,网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态; 第二、系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络根据信号的时间域的性质的分类为

BP神经网络MATLAB代码

BP神经网络matlab代码 p=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;]'; %====期望输出======= t=[4554292834972261692113913580445126363471385435562659... 4335288240841999288921752510340937293489317245684015... 3666]; ptest=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;456840153666]'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%将数据归一化 NodeNum1=20;%隐层第一层节点数 NodeNum2=40;%隐层第二层节点数 TypeNum=1;%输出维数 TF1='tansig'; TF2='tansig'; TF3='tansig'; net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum],{TF1TF2 TF3},'traingdx');

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