2022年BP及RBP神经网络逼 .pdf

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1、BP及 RBP神经网络逼近、药品销售预测、基本遗传算法设计实验实验指导书雷菊阳编机械工程学院2012 年 6 月名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 35 页 - - - - - - - - - 实验一、 BP及 RBP神经网络逼近一、实验目的1、了解 MATLAB 集成开发环境2、了解 MATLAB 编程基本方法3、加深对算法的理解和掌握4、掌握工具包入口初始化及调用5、加深 BP、RBP 神经网络对任意函数逼近的理解二、实验内容1、MATLAB 基本指令和语

2、法。2、算法的 MATLAB 实现三、实验步骤1、熟悉 MATLAB 开发环境2、输入参考程序3、设置断点，运行程序，观察运行结果四、参考程序1、BP 算法的 matlab实现程序%lr 为学习步长， err_goal期望误差最小值，max_epoch训练的最大次数，隐层和输出层初值为零lr=0.05; err_goal=0.01; max_epoch=3000; a=0.9; Oi=0; Ok=0; % 两组训练集和目标值X=1 1;-1 -1;1 1; T=1 1;1 1; % 初始化 wki ，wij （ M 为输入节点 j 的数量； q为隐层节点 i 的数量； L为输出节点 k的数量）

3、M,N=size(X); q=8; L,N=size(T); wij=rand(q,M); wki=rand(L,q); wij0=zeros(size(wij); wki0=zeros(size(wki); for epoch=1:max_epoch 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 35 页 - - - - - - - - - %计算隐层各神经元输出 NETi=wij*X; for j=1:N for i=1:q Oi(i,j)=2/(1+exp(-NE

4、Ti(i,j)-1; end end %计算输出层各神经元输出 NETk=wki*Oi; for i=1:N for k=1:L Ok(k,i)=2/(1+exp(-NETk(k,i)-1; end end %计算误差函数 E=(T-Ok)*(T-Ok)/2; if (Eerr_goal) break; end %调整输出层加权系数 deltak=Ok.*(1-Ok).*(T-Ok); w=wki; wki=wki+lr*deltak*Oi; wki0=w; %调整隐层加权系数 deltai=Oi.*(1-Oi).*(deltak*wki); w=wij; wij=wij+lr*deltai*

5、X; wij0=w; end epoch % 显示计算次数% 根据训练好的wki ，wij 和给定的输入计算输出X1=X; % 计算隐层各神经元的输出NETi=wij*X1; for j=1:N for i=1:q Oi(i,j)=2/(1+exp(-NETi(i,j)-1; end end % 计算输出层各神经元的输出NETk=wki*Oi; for i=1:N for k=1:L 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 35 页 - - - - - - - -

6、 - Ok(k,i)=2/(1+exp(-NETk(k,i)-1; end end Ok %显示网络输出层的输出2、BP 逼近任意函数算法的 matlab 实现程序X=-4:0.08:4;T=1.1*(1-X+2*X.2).*exp(-X.2./2);net=newff(minmax(X),20,1,tansig,purelin);net.trainParam.epochs=15000;net.trainParam.goal=0.001;net=train(net,X,T);X1=-1:0.01:1;y=sim(net,X1);figure;plot(X1,y,-r,X,T ,:b,LineW

7、idth,2);-4-3-2-10123400.511.522.53名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 35 页 - - - - - - - - - 3.RBF能够逼近任意的非线性函数X=-4:0.08:4;T=1.1*(1-X+2*X.2).*exp(-X.2./2);net=newrb(X,T,0.002,1);X1=-1:0.01:1;y=sim(net,X1);figure;plot(X1,y,-r,X,T ,:b,LineWidth,3);-4-3-

8、2-10123400.511.522.53-4-3-2-1012342468101214名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 35 页 - - - - - - - - - 五、思考题1、试设计一个函数并将结果用图画出。2、假设训练样本 X=1 1;-1 -1;1 1，目标输出 T=1 1;1 1，建立一个输入层 3个神经元，单隐层 8个神经元，输出层 2个神经元的网络结构，其中隐层、输出层神经元的传递函数均为 sigmoid函数，（1）试利用 BP学习算法实现该

9、网络的训练过程；（2）利用增加动量项的 BP学习算法实现该网络；（3）观察两种学习算法的运行结果，比较两种算法的优缺点3、训练参数的改变对逼近性能的影响名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 6 页，共 35 页 - - - - - - - - - 实验二、药品销售预测实验一、实验目的1、 了解利用神经网络处理实际问题的一般思路2、 掌握 MATLAB中常用神经网络函数二、实验内容1、数据预处理。2、神经网络的MA TLAB 实现三、实验步骤1、 熟悉 MATLAB开发环境2

10、、 输入参考程序3、 设置断点，运行程序，观察运行结果四、参考程序下表为某药品的销售情况，现构建一个如下的三层BP神经网络对药品的销售进行预测：输入层有三个结点，隐含层结点数为5，隐含层的激活函数为tansig ；输出层结点数为1个，输出层的激活函数为logsig ，并利用此网络对药品的销售量进行预测，预测方法采用滚动预测方式， 即用前三个月的销售量来预测第四个月的销售量，如用 1、2、3 月的销售量为输入预测第4 个月的销售量，用2、 3、4 月的销售量为输入预测第5 个月的销售量 . 如此反复直至满足预测精度要求为止。月份123456销量205623952600229816341600月份

11、789101112销量187314781900150020461556程序实现：production=2056 2395 2600 2298 1634 1600 1873 1478 1900 1500 2046 1556; gyhvector=(production-1478)/(2600-1478); P=0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173 1.0000 0.7308; 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 7 页，共 35 页 - - - - -

12、 - - - - 1.0000 0.7308 0.1390; 0.7308 0.1390 0.1087; 0.1390 0.1087 0.3520; 0.1087 0.3520 0.0000; T=0.7308 0.1390 0.1087 0.3520 0.0000 0.3761; net=newff(0 1;0 1;0 1,5,1,tansig,logsig,traingd); net.trainParam.epochs=500;%可以改net.trainParam.goal=0.005; LP.lr=0.1; net=train(net,P,T); test=0.0196 0.5062 0

13、.0695; 0.3761 0.0196 0.5062; 0 0.3761 0.0196; 0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173 1.0000 0.7308; 1.0000 0.7308 0.1390; 0.7308 0.1390 0.1087; 0.1390 0.1087 0.3520; 0.1087 0.3520 0.0000; 0.3520 0 0.3761; 0 0.3761 0.0196; 0.3761 0.0196 0.5062; y=sim(net,test); x=1:12; figure; plot(x,gyhvector,rs,x,y,bo); set

14、(gca,xtick,x);名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 8 页，共 35 页 - - - - - - - - - 实验结果： goal=0.005 五、思考题简述利用MATLAB神经网络函数处理实际工程问题的一般方法和步骤名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 9 页，共 35 页 - - - - - - - - - 实验三、基本遗传算法设计实验

15、一、实验目的1、 了解基本遗传算法全局优化一般思路2、 掌握选择、交叉、变异算子如何实现3、轮盘赌方法(roulette wheel model) 如何用程序方法实现4、适应度函数设计方法二、实验内容1、初始化处理。2、神经网络的MA TLAB 实现三、实验步骤1、熟悉 MATLAB开发环境2、输入参考程序3、设置断点，运行程序，观察运行结果四、参考程序1、初始化function result=Initial(length)for i=1:lengthr=rand();result(i)=round(r);end2、Matlab 实现 - 十进制与二进制转换function y=Dec(a,b

16、,x,L)名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 10 页，共 35 页 - - - - - - - - - base=2.(L-1):-1:0);y=dot(base,x);y=a+y*(b-a)/(2L-1);3、Matlab 实现 - 适应度函数计算function F=fitness(x)F=20+x+10*sin(4*x)+8*cos(3*x);4、 Matlab 实现 -GA() function xv, fv=GA(fitness,a,b,NP,NG,pc,pm

17、)L= 24 ; %L=ceil(log(b-a)/eps+1)L=24x=zeros(NP,L);for i=1:NP; x(i,:)=Initial(L); fx(i)=fitness(Dec(a,b,x(i,:),L);endfor k=1:NG sumfx=sum(fx); px=fx/sumfx; ppx=0; ppx(1)=px(1);for i=2:NP ppx(i)=ppx(i-1)+px(i);endfor i=1:NP sita=rand();for n=1:NPif sita=ppx(n) SelFather=n;break;endend SelMother=floor(

18、rand()*(NP-1)+1; posCut=floor(rand()*(L-2)+1; r1=rand();if r1=pc nx(i,1:posCut)=x(SelFather,1:posCut);名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 11 页，共 35 页 - - - - - - - - - nx(i,(posCut+1):L)=x(SelMother,(posCut+1):L); r2=rand();if r2fv fv=fitx; xv=Dec(a,b,x(i,

19、:),L);endend5、Matlab 实现 - 主程序a=0; b=10; NP=10;%改NG=2000;%该pc=0.6; pm=0.04; xv, fv=GA(fitness,a,b,NP,NG,pc,pm); disp “最优个体 xv disp “最优适应度 fv 6、实验结果名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 12 页，共 35 页 - - - - - - - - - 五、思考题1、求 y=x*x在【 0,31 】的最大值2、如何求最小值并考虑怎样修改程序

20、：f（x）=x2-10 x+16 【0,31】的最小值 ?实验四、模糊 PID 控制器设计实验一、实验目的1、掌握常规 PID 算法如何用程序来实现2、掌握过程输出如何仿真3、 模糊 PID 控制器 程序设计方法4、比较两种控制器的控制效果二、实验要求具体要求如下：1、模糊PID 控制器设计方法。2、过程输出仿真。3、Matlab 程序设计实现及调试。三、实验原理对于已知系统的传递函数为: ，假设系统给定为阶跃值 R=10，系统的初始值 R(0)=0，试分析设计：a、常规的 PID 控制器b、模糊 PID 控制器c、比较两种控制器的控制效果控制规则：If (error is error0) (

21、1) 0.51()101SGSSe-=+名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 13 页，共 35 页 - - - - - - - - - If (error is error=0) then (du is du=0) (1) If (error is error0) then (du is du0) (1) If (error is error0) and (de is de0) (1) If (error is error0) and (de is de0) then (

22、du is du0) (1) 过程输出仿真：四阶龙格库塔法三、实验参考程序模糊 PID 控制器：名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 14 页，共 35 页 - - - - - - - - - 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 15 页，共 35 页 - - - - - - - - - 常规的 PID 控制器：05001000150020002500

23、300002468101214名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 16 页，共 35 页 - - - - - - - - - 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 17 页，共 35 页 - - - - - - - - - 五、思考题1、模糊控制器设计方法2、龙格库塔法模拟控制对象输出的原理? 0500100015000246810121416名师资料

24、总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 18 页，共 35 页 - - - - - - - - - 实验五、模糊自适应PID 控制设计实验一、实验目的1、掌握如何运用模糊推理来实现PID 各个参数自动调节2、掌握如何将操作人员的经验进行形式化变成可用的知识库3、掌握过程输出如何仿真4、模糊 PID 控制器程序设计方法5、掌握自适应 PID 算法如何用程序来实现二、实验要求具体要求如下：1、模糊PID 控制器设计方法。2、过程输出仿真。3、Matlab 程序设计实现及调试。四、实验原理

25、名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 19 页，共 35 页 - - - - - - - - - 模糊化规则由 PID 各个参数对系统的影响得到：(a)当误差 |e|较大时，说明误差的绝对值较大，不论误差的变化趋势如何，都应该考虑控制器的Kp 取较大值，以提高响应的快速性；而为防止因为|ec| 瞬时过大， kd 应该取较小的值；为控制超调，ki 也应该取值很小。(b)当误差 |e|在中等大小时，为保证系统的相应速度并控制超调，应减小 Kp，Ki 值应增大， Kd 应适中。(

26、c)当误差 |e|较小时，为保证系统具有良好的稳态特性，应加大 Kp、Ki 的取值，同时为避免产生振荡，Kd 的取值应该和 |ec| 联系起来。模糊 PID 控制根据系统运行的不同状态，考虑Kp、Ki、Kd 三者的关联，根据工程经验设计模糊整定这三个参数，选择输入语言变量为误差e和偏差变化率 ec，语言变量值取 NB，NM ，NS，0，PS，PM，PB七个模糊值；选择输出语言变量为 Kp，Ki，Kd 语言变量值也取 NB，NM，NS，0，PS，PM，PB七个模糊值，建立 Kp， Ki，Kd 的模糊规则表如下表1、表 2、表 3。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - -

27、- - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 20 页，共 35 页 - - - - - - - - - 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 21 页，共 35 页 - - - - - - - - - 五、实验参考程序名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 22 页，共 35 页 - - - - - - -

28、 - - 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 23 页，共 35 页 - - - - - - - - - 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 24 页，共 35 页 - - - - - - - - - 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - -

29、 - 第 25 页，共 35 页 - - - - - - - - - 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 26 页，共 35 页 - - - - - - - - - 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 27 页，共 35 页 - - - - - - - - - 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - -

30、- - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 28 页，共 35 页 - - - - - - - - - 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 29 页，共 35 页 - - - - - - - - - 00.050.10.150.20.250.30.350.40.450.500.20.40.60.811.21.4time(s)rin,yout名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - -

31、 - 名师精心整理 - - - - - - - 第 30 页，共 35 页 - - - - - - - - - 00.050.10.150.20.250.30.350.40.450.5-0.200.20.40.60.811.21.4time(s)u00.050.10.150.20.250.30.350.40.450.5-0.200.20.40.60.811.2time(s)error名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 31 页，共 35 页 - - - - - - - -

32、 - 00.050.10.150.20.250.30.350.40.450.5-20246810121416x 10-3time(s)ki00.050.10.150.20.250.30.350.40.450.50.330.340.350.360.370.380.390.40.410.420.43time(s)kp名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 32 页，共 35 页 - - - - - - - - - -3-2-1012300.20.40.60.81eDegreeof

33、membershipNBNMNSZPSPMPB00.050.10.150.20.250.30.350.40.450.50.20.30.40.50.60.70.80.91time(s)kd名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 33 页，共 35 页 - - - - - - - - - -0.25-0.2-0.15-0.1-0.0500.050.10.150.20.2500.20.40.60.81kpDegreeofmembershipNBNMNSZPSPMPB-3-2-101

34、2300.20.40.60.81ecDegreeofmembershipNBNMNSZPSPMPB名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 34 页，共 35 页 - - - - - - - - - 五、思考题1、自适应模糊PID 控制基本原理及框图2、考虑在改变控制对象传递函数的情况下如何修改程序，并以具体实例说明。System fuzzpid: 2 inputs, 3 outputs, 49 rulese (7)ec (7)kp (7)ki (7)kd (7)fuzzpid(m am dani)49 rules-0.06-0.04-0.0200.020.040.0600.20.40.60.81kiDegreeofmembershipNBNMNSZPSPMPB名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 35 页，共 35 页 - - - - - - - - -