基于MATLAB神经网络的水泥熟料强度预测

MATLAB神经网络工具箱详解

MATLAB 图形用户界面功能:——作者：强哥1573：2017-09-01 nnstart - 神经网络启动GUInctool - 神经网络分类工具nftool - 神经网络的拟合工具nntraintool - 神经网络的训练工具nprtool - 神经网络模式识别工具ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。

查看- 查看一个神经网络。

网络的建立功能。

cascadeforwardnet - 串级，前馈神经网络。

competlayer - 竞争神经层。

distdelaynet - 分布时滞的神经网络。

elmannet - Elman神经网络。

feedforwardnet - 前馈神经网络。

fitnet - 函数拟合神经网络。

layrecnet - 分层递归神经网络。

linearlayer - 线性神经层。

lvqnet - 学习矢量量化（LVQ）神经网络。

narnet - 非线性自结合的时间序列网络。

narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。

newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。

newhop - 建立经常性的Hopfield网络。

newlind - 设计一个线性层。

newpnn - 设计概率神经网络。

newrb - 径向基网络设计。

newrbe - 设计一个确切的径向基网络。

patternnet - 神经网络模式识别。

感知- 感知。

selforgmap - 自组织特征映射。

timedelaynet - 时滞神经网络。

利用网络。

网络- 创建一个自定义神经网络。

SIM卡- 模拟一个神经网络。

初始化- 初始化一个神经网络。

适应- 允许一个神经网络来适应。

火车- 火车的神经网络。

DISP键- 显示一个神经网络的属性。

显示- 显示的名称和神经网络属性adddelay - 添加延迟神经网络的反应。

closeloop - 神经网络的开放反馈转换到关闭反馈回路。

matlab曲线拟合函数并预测

Matlab曲线拟合函数并预测一、背景介绍（300-500字）在科学研究和工程领域，我们经常需要对实验数据进行分析和预测。

而Matlab作为一种强大的数学软件工具，提供了丰富的函数和工具，可以对实验数据进行曲线拟合和预测。

本文将介绍Matlab中的曲线拟合函数，并结合实际案例来展示如何使用这些函数进行数据分析和预测。

二、Matlab曲线拟合技术（800-1000字）1. 数据导入和处理在进行曲线拟合之前，我们首先需要将实验数据导入Matlab，并进行处理。

这包括数据的清洗、预处理以及数据结构的转换等。

Matlab提供了丰富的数据导入和处理函数，可以帮助我们快速地将实验数据准备好，以便进行后续的分析和拟合。

2. 曲线拟合函数在Matlab中，曲线拟合函数是实现曲线拟合的核心工具。

通过这些函数，我们可以根据实验数据的特征以及我们对拟合曲线的要求，选择合适的曲线模型，并进行拟合。

Matlab提供了多种曲线拟合函数，包括多项式拟合、指数拟合、对数拟合等，以满足不同需求的实验数据分析。

3. 曲线拟合参数估计除了选择合适的曲线模型外，曲线拟合还需要进行参数估计。

Matlab提供了丰富的参数估计函数，可以帮助我们对拟合曲线的参数进行准确的估计，从而得到最优的拟合结果。

4. 曲线拟合质量评价作为对曲线拟合结果的评价，我们需要进行拟合质量的评估。

Matlab提供了多种曲线拟合质量评价指标，包括均方差、决定系数等，可以帮助我们评估拟合结果的准确性和可靠性。

三、曲线拟合与预测实例分析（1200-1500字）以某种实验数据为例，我们通过Matlab进行曲线拟合和预测分析。

我们将实验数据导入Matlab，并进行预处理；选择合适的曲线模型进行拟合，并进行参数估计；我们评价拟合结果的质量，并得出结论；基于拟合曲线，我们进行预测分析，并与实际数据进行对比。

通过这个实例分析，我们可以更加深入地理解Matlab曲线拟合技术的应用和价值。

基于MATLAB7的神经网络在灌溉用水量预测中的应用研究

２ＬａｎｎｒｖｎｅＨｄｏｒｐｉａｄＷａｅｅｏｒｅｒｓｅｔｇＢｒａ，ｔｎａｇ０３ｈｎｊｉｉｇＰｏｉｃｙｒｇａｈｃｎｔＲｓｕｃｓＰｏｐｃｉｕｅｕＳｔｙｌ００，Ｃｉａｏｒｎｅｎ１
ＡｂｔａｔＴｈｆｒｃｓｆｒｉａｉｎｓｒｃ：ｅｏｅａｔｉｇｔｗａｅＵａｉｏａｔｕｄｎｒｌｔｔｅｏｒｏｔｒＳｈｓｍｐ￣ｎｇｉｉｇｏｅｏｈｍａａｅｎｏｉｉａｉｎＩｉｅｐｒｓｄｅｎｇｍｅｔｆｒｇｔ．１ｓｒｏｈｐｏｅｆｅａｔｉｉｔｎｗｔｒｒｕｒｍｎ．ＩｉｔｄｃｄＢｅｗｒｌｏｉｍ，ａｉｇＴｅｉｉｉｔｎａｅｓｅｒｌｅｒｅｈｄｔｏｃｓｒｇｉａｅｉｅｔｔｎｒｕｅＰｎｔｏｋａｇｒｈｔｋｎｉａｒｇｉｒａａｗｒｒａｏｅｑｅｏｔｊｒａｏ
ａｅａｌ．ｕｅｔｅｏｔｒＭＡＴＡＢｔｓｄａｄｒｉｔｅｅｉｎｄｅｗｒ．ＴｅｅｅｔｎｆｏｃａｅｌｖｌｉｇｅｎｘｍｐｅｓｄｈｓｆｗａｅＬ７ ‘ ｔｙｎｔｎｈｄｓｇｅｎｔｏｋ）ｕａｈｓｌｃｉｏｃｎｅｌｄｅｅｓｎｌｏｎｍｂｒｕｅｔｅｕ－ｎ－ｙｕｅｓｄｈｃｔａｄｂｍｅｈｄＦｎｌｔｅｏｅａｔｎｅｆｒｎｅｆｓｎｌｎｍｂｒｆｔｏ．ｉａｌｈｆｒｃｓｉｇｐｒｍａｃｏｉｇｅｕｅｏ１ｗｓｈｂｓｎｔｅｒｏｙｏ３ａｔｅｅｔａｄｈｅｒ

基于神经网络的股票价格走势预测及其MATLAB实现——论文

基于神经网络的股票价格走势预测及其MATLAB实现摘要伴随着我国经济的高速发展和广大投资者日益旺盛的需求，股票投资已经成为一种常见的投资手段，而股票价格预测也逐渐成为广大投资者关心和研究的重点问题。

股票价格的波动是一个高度复杂化的非线性动态系统，其本身具有诸如大规模数据、噪声、模糊非线性等特点。

针对这些特点本文在深入分析股票市场实际预测中所面临的关键问题和比较各种已有的股票预测方法的基础上，探讨运用神经网络这一人工智能工具，研究基于历史数据分析的股票预测模型。

神经网络是建立在对大规模的股票历史数据的学习仿真的基础上，运用黑盒预测方式找出股市波动的内在规律，并通过将其存储在网络的权值、阈值中，以此来预测未来短期或是中长期的价格走势。

关键字：神经网络，股票，预测，MATLAB工具箱ABSTRACTAlong with the economy growth and increasingly strong demand of many investors in our country, stock has become a common means of investment, and stock price forecast has greatly been one of the focuses of study topic. The change of stock price is a highly complicated nonlinear dynamic system, itself has many characteristics such as massive data, noise, fuzzy and nonlinear. This article analyses the key issues being existent in the real stock market prediction and compares various existing stock forecasting methods. We will try to research on stock price prediction model based on a neural network with huge historical data.Neural network is based on studying massive historical data, uses the black box of forecasting ways to find the internal disciplinarian of stock market, and stores them in the weights and valves values of the neural network for predicting the short-term or long-term trend in the future.KEYWORD：Neural networks, Stock, prediction, MATLAB toolbox目录摘要 (1)一．绪论 (3)1.1研究背景及意义 (3)1.2国内外研究的现状 (4)1.3 论文的研究方法及其框架结构 (5)二．股票预测的关键问题分析 (6)2.1 股票价格波动的因素以及预测的基本假设 (6)2.2股票预测的常用术语和技术指标 (8)2.3股票数据的特点 (11)三．神经网络的基本原理介绍 (12)3.1人工神经网络的定义和发展过程 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.3 BP神经网络介绍 (15)3.4 神经网络的特点 (19)3.5 神经网络的在实际预测模型中的问题 (20)四．神经网络算法 (21)4.1 输出输入变量的选取 (21)4.2数据归一化处理 (22)4.3数据样本分类 (22)4.4网络初始化 (22)4.5 训练网络 (23)4.6网络仿真 (24)五．仿真实验 (24)4.1 单日收盘价对单日收盘价预测 (24)4.2 单日收盘价，成交量对单日收盘价预测 (25)4.3 多日收盘价，成交量对单日收盘价预测 (26)4.4 多日收盘价，成交量对多日收盘价预测 (27)六．结论和展望.............................................................................................. 错误!未定义书签。

sem结构方程模型matlab

sem结构方程模型matlab摘要：1.结构方程模型（SEM）简介2.SEM在社会科学领域的应用3.MATLAB中SEM的实现4.使用MATLAB进行SEM分析的步骤5.MATLAB中SEM模型的诊断和优化6.结论正文：结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种统计分析方法，主要用于探索复杂的关系结构和潜在变量。

它结合了因子分析、回归分析和路径分析等技术，可以同时解决多个研究问题，因此被广泛应用于社会科学、心理学、教育学、医学等领域。

在社会科学研究中，研究者常常面临复杂的数据结构和多元关系的问题。

SEM作为一种强大的分析工具，可以帮助研究者更准确地理解这些关系，进而为理论发展和实践应用提供支持。

MATLAB是一种功能强大的数学软件，可以用于科学计算、数据分析、可视化等多种任务。

在MATLAB中，可以使用fitlm函数进行线性回归分析，使用fitrgp函数进行普通最小二乘法（OLS）回归分析，还可以使用fitppm函数进行泊松回归分析。

然而，对于SEM这种非线性模型，MATLAB同样提供了相应的工具箱，即fitsem函数。

使用MATLAB进行SEM分析的步骤如下：1.准备数据：整理观测数据，并将其转换为适用于MATLAB的格式。

2.指定模型：根据研究问题，构建SEM模型，包括测量模型和结构模型。

3.拟合模型：调用fitsem函数，对模型进行拟合。

4.评估模型：检查模型的拟合度指标，如χ、RMSEA、CFI等，以评估模型与数据的契合程度。

5.解释模型：根据模型结果，解释变量之间的关系，并提出研究假设。

在MATLAB中，SEM模型可以通过fitsem函数进行拟合，但拟合的结果可能存在一些问题，如参数估计不稳定、模型过于复杂等。

为了解决这些问题，MATLAB提供了一系列的诊断工具，如fitdiag函数、semfit命令等，可以帮助研究者对模型进行诊断和优化。

用MATLAB软件对股票做线性预测的数学建模（毕业设计）[1]

⽤MATLAB软件对股票做线性预测的数学建模（毕业设计）[1]基于MATLAB股票市场的线性预测摘要本毕业设计借助MATLAB的技术⼯具软件对股票价格的数据信号图进⾏分析，来构造⼀个线性预测器。

并⽤MATLAB⽣成⼀个豪华的界⾯，把线性预测的结果直观、明了的变现出来。

本设计内容在理解信号与系统基本原理的前提下，利⽤MATLAB设计了⼀个线性预测系统，该系统利⽤⼀个离散时间有限脉冲响应（FIR）滤波器来解决属于预测建模等问题。

这是⼀个基于MATLAB计算机仿真的股票线性预测模型，它⽤股票的开盘、收盘、最⾼、最低四种价位为源信号进⾏预测，可以⽤选择滤波器的阶数来调整它的精确度，能够做到预测误差最⼩。

本设计分为四个部分：第⼀部分介绍了股票预测的现实意义及发展现状；第⼆部分主要阐明线性预测的⽅法；第三部分简述MATLAB及图形⽤户界⾯的相关知识；第四部分给出预测过程及结果。

关键词：线性预测系统、MATLAB、离散时间有限脉冲响应（FIR）滤波器MATLAB-based linear prediction of the stock marketAbstract：This graduation project carries on the analysis with the aid of the MATLAB technical tool software to the stock price data signal chart, comes a structure linear predictor. And produces a luxurious contact surface with MATLAB, the linear prediction result direct-viewing, the perspicuity changes appears.This design content in the understanding signal and under the system basic principle premise, has designed a linear prediction system using MATLAB, this system uses a discrete time limited pulse to respond the (FIR) filter to solve belongs to questions and so on forecast modeling. This is one based on the MATLAB computer simulation stock linear prediction model, it uses the stock the opening price, closing, high, the lowest four kind of prices to carry on the forecast for the source signal, may use the selective filter the exponent number to adjust its precision, can achieve the forecast error to be smallest. This design divides into four parts: The first part introduced the stock forecast practical significance and the development present situation; Second part of main exposition linear prediction method; The third part summarizes MATLAB and the graphical user interface related knowledge; The fourth part gives the forecast process and the result.Key words：Linear predictive systems, MATLAB, discrete-time finite impulse response (FIR) filter⽬录第⼀章．绪论⼀．本设计研究的⽬的及意义 (1)⼆．主要研究内容及其发展现状 (2)三．论⽂的主要内容及章节安排 (2)第⼆章．股票线性预测⽅法⼀．关于线性预测及其FIR滤波器 (3)⼆．股票线性预测原理 (3)三．预测模型 (5)第三章. MATLAB及图形⽤户界⾯简介⼀．MATLAB简介 (7)⼆．GUI 图形⽤户界⾯简介 (9)三．GUI建⽴的两⼤⽅法及其⽐较 (10)第四章. MATLAB程序设计及预测结果⼀．主要程序编辑 (14)⼆．计算机仿真股票线性预测模型 (15)结论 (22)致谢 (23)参考⽂献 (24)附录 (25)前⾔随着计算机技术和信息科学的飞速发展，信号处理已经逐渐成为信息科学的重要组成部分。

arima模型代码matlab案例

arima模型代码matlab案例ARIMA模型是一种用于时间序列分析和预测的统计模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两种方法。

ARIMA模型最初由Box 和Jenkins于1970年提出，被广泛应用于经济学、金融学、气象学等领域。

本文将通过列举10个MATLAB代码案例来介绍ARIMA模型的应用。

1. 安装ARIMA模型库：在MATLAB中，可以使用econometric toolbox中的arima函数进行ARIMA模型的建模与预测。

首先需要安装econometric toolbox，然后使用命令"ver"来确认是否安装成功。

2. 导入时间序列数据：使用MATLAB的readtable函数导入时间序列数据，如下所示：```matlabdata = readtable('data.csv');```其中，data.csv是存储时间序列数据的CSV文件。

3. 绘制时间序列图：使用MATLAB的plot函数绘制时间序列图，如下所示：```matlabplot(data.Time, data.Value);```其中，data.Time是时间序列数据的时间列，data.Value是时间序列数据的数值列。

4. 拆分训练集和测试集：使用MATLAB的split函数将时间序列数据拆分为训练集和测试集，如下所示：```matlabtrainData = data(1:100,:);testData = data(101:end,:);```其中，trainData是训练集数据，testData是测试集数据。

5. 拟合ARIMA模型：使用MATLAB的arima函数拟合ARIMA模型，如下所示：```matlabmodel = arima(1,1,1);model = estimate(model, trainData.Value);```其中，1、1、1分别表示ARIMA模型的阶数。

基于MATLAB的相似度-遗传神经网络在储层物性预测中的应用

的对应关系。
１遗传算法与神经网络
１１标准Ｂ．Ｐ算法
ＢＰ神经网络是目前应用最为广泛的神经网络之一ｌ。但Ｂ３ＪＰ算法存在着收敛速度慢且容易陷入
Ｂ（ａｋｐｏａａｏ）络是一种按误差逆传ＰＢｃｒｐｇｔｎ网ｉ
用遗传算法的全局寻优特点，优化神经网络的连接权值和阈值，从而提高网络的训练精度和预测精度。将相似度的概念引入
到测井中，定义了相似度在测井中的计算公式，出了相似度与遗传神经网络相结合的方法。根据取心井段储层物性与测井提信息的关系，选取相应的测井曲线，运用ＭＡＬＢ中神经网络工具箱建立神经网络模型并训练。实例研究表明，ＴＡ预测准确性较高，且可以有效地控制预测精度，免了因储层差别大而造成的预测精度降低的现象。避关键词ＭＡＬＢＴＡ遗传算法地球物理测井Ａ相似度神经网络
点，目前已有不少人对此提出了改进方案，如修正
学习率、增加动量项、入陡度因子及改进神经元引
激励函数等。Ｊ
３５期
董兴朋：基于ＭＡＬＢ的相似度一ＴＡ遗传神经网络在储层物性预测中的应用
１２遗传算法原理．
（）利用交叉、异等遗传算子对当前新一代５变
遗传算法是借助生物的进化规律，使所要解决
群体进行新一轮迭代，到训练目标满足终止条件直
为止。
的问题从初始解一步步地逼近最优解［。它是一７］

基于Matlab的小波神经网络参考作物腾发量预测模型研究

沈阳农业大学学报，２０１３ — ０８，４４（４）：４５７ — ４６０
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１３ — ０８，４４ｆ４）：４５７ — ４６０
ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍＧＭ
（１，１）ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗｅｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｗａｓａｎａｌｙｚｅｄｃｏｎｔｒａｓｔｉｖｅｌｙ，ｗｉｔｈＤｌａｉａｎａｓａｎ
ＷａｖｅｌｅｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＭｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅＲｅｆｅｒｅｎｃｅＣｒｏｐ
ＥＶａｐ０ｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉ０ｎＢａｓｅｄｏｎＭａｔｌａｂ
ＷＡＮＧＫｕｎ，ＣＨＥＮＴａｏ — ｔａｏ，ＬＩＸｕｅ，ＺＨＡＮＧＬａｎ— ｆｅｎ，ＣＨＩＤａｏ — ｃａｉ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ，ＳｈｅｎｙａｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｃｒｏｐｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎｉｓｔｈｅｋｅｙｐａｒａｍｅｔｅｒｆｏｒｅｓｉｔｍａｔｉｎｇｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ．Ｉｔｓａｃｃｕｒａｔｅｆｏｒｅｃａｓｔｈａｓｔｈｅｖｉｔａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｃｒｏｐｗａｔｅｒｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ．Ｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｏｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｃｒｏｐｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔ．ＢｙＵｓｉｎｇｔｈｅＭａｌｆａｂｔｏｏｌｂｏｘ，ｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｇｒｅｙ

基于GA-BP神经网络长服役期内结构混凝土的强度演变预测

第 55 卷第 2 期2024 年 2 月中南大学学报(自然科学版)Journal of Central South University (Science and Technology)V ol.55 No.2Feb. 2024基于GA-BP 神经网络长服役期内结构混凝土的强度演变预测张学鹏1，张戎令1, 2，陈心亮3，杨海花3，于大海3，宋毅1(1. 兰州交通大学土木工程学院，甘肃兰州，730070；2. 兰州交通大学道桥工程灾害防治技术国家地方联合工程实验室，甘肃兰州，730070；3. 中国铁路呼和浩特局集团有限公司，内蒙古呼和浩特，010000)摘要：为研究长服役期内既有混凝土结构的强度演变规律及其预测模型，以唐包铁路、西户铁路等实际工程为研究背景，以服役时间为2、16、25、30、40、52、66、88、95和100 a 的在役桥涵为研究对象，基于混凝土回弹法，开展役桥涵混凝土强度试验，分析长服役期内既有桥涵混凝土强度动态发展过程。

同时，基于试验实测混凝土强度数据与收集的230组同类条件下在役桥涵(服役时间2~88 a)混凝土强度数据，构建GA-BP 神经网络混凝土强度预测模型。

此外，为提高模型可应用性，基于高精度GA-BP 神经网络强度预测模型，建立一般矩阵公式和简化公式。

基于本文构建的混凝土强度预测模型，分析该类地区(试验中已调研区域)长服役期内混凝土结构的强度演变规律。

研究结果表明：相较于既有混凝土强度预测模型，本文构建的GA-BP 神经网络混凝土强度预测模型可有效预测不同服役时间下的混凝土强度，预测数据的平均绝对百分比误差为8.76%，决定系数为0.83。

本文简化公式(C25)精度较高，平均绝对百分比误差为6.6%，为便于简化计算，推荐简化公式(C25)作为长服役期内混凝土强度预测公式。

百年服役期内混凝土强度经历2个时间阶段，即混凝土强度缓慢上升期(1~49 a)、混凝土强度快速下降期(49~100 a)。

神经网络PID控制算法的MATLAB仿真及其在环境控制中的应用

摘要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，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。

PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。

PID控制室最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。

但是常规的PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差。

而神经网络具有很强的非线性映射能力、自学习能力、联想记忆能力、并行信息处理方式及优良的容错性能。

本课题设计提出就是为了建立一种单神经网络的PID控制器，使得人工神经网络与传统PID控制相结合互相补充，共同提高控制质量，并利用Matlab软件进行仿真。

关键词：控制理论；神经网络；pid控制；BP算法；神经网络pid；MATLAB仿真ABSTRACTThe PID ( PID ) controller as the first practical controller has 50 years of history, is still the most widely used industrial controller. The PID controller is simple and easy to understand, without the use of accurate system models prerequisites, and thus become the most widely used controller. The PID control room is the earliest developed one of the control strategy, because of its simple algorithm, good robustness and high reliability, is widely used in process control and movement control, especially can be applied to establish the precise mathematical model of uncertainty control system. But the conventional PID controller parameters often setting bad, poor performance, the operating condition adaptability is poor. While the neural network has very strong nonlinear mapping ability, self-learning ability, the capacity of associative memory, parallel information processing and fine fault-tolerant performance.This topic design proposed is to establish a single PID neural network controller, the artificial neural network and traditional PID control are combined to complement each other, work together to improve the control quality, and the use of Matlab software simulation.Key words: control theory; neural network; PID control; BP algorithm; neural network PID; MATLAB simulation目录第一章绪论.................................................................................................................... - 4 -1.1课题研究背景...................................................................................................... - 4 -1.2课题研究意义...................................................................................................... - 5 -1.3课题目前研究现状.............................................................................................. - 6 -1.4本文的主要任务及研究内容.............................................................................. - 9 - 第二章神经网络.......................................................................................................... - 11 -2.1神经网络的基本概念........................................................................................ - 11 -2.2人工神经元模型................................................................................................ - 13 -2.3神经网络的结构................................................................................................ - 15 -2.4神经网络的工作方式........................................................................................ - 17 -2.5神经网络的学习................................................................................................ - 17 -2.6小结.................................................................................................................... - 19 - 第三章PID控制器 ...................................................................................................... - 20 -3.1传统控制理论的局限性.................................................................................... - 20 -3.2 PID控制概述 ................................................................................................. - 21 -3.3 PID控制的原理和特点 ................................................................................. - 21 -3.4 PID控制的预置和参数整定 ......................................................................... - 23 -3.5 PID工作应注意问题 ..................................................................................... - 25 -3.7小结.................................................................................................................... - 26 - 第四章基于BP神经网络整定的控制及MATLAB仿真......................................... - 28 -4.1 MATLAB语言简介 .......................................................................................... - 28 -4.1.1 MATLAB概述 .................................................................................... - 28 -4.1.2 MATLAB语言特点 ............................................................................ - 29 -4.2神经网络工具箱函数........................................................................................ - 29 -4.3基于simulink的神经网络控制........................................................................ - 30 -4.4 BP神经网络................................................................................................... - 31 -4.4.1 BP算法原理........................................................................................ - 31 -4.4.2 BP网络的前馈计算............................................................................ - 32 -4.4.3 BP神经网络学习算法的改进............................................................ - 33 -4.5 基于BP神经网络的PID整定原理.............................................................. - 35 -4.6设计与仿真........................................................................................................ - 38 - 结束语.............................................................................................................................. - 42 - 致谢.............................................................................................................................. - 43 -参考文献：...................................................................................................................... - 44 - 附录：仿真程序.............................................................................................................. - 45 -第一章绪论引言从二十世界四十年代以来，传统的控制理论得到了快速的发展。

基于Matlab的边坡位移及稳定性预测的神经网络系统

摘要：边坡位移的产生及发展对边坡的稳定性是极为重要的，而导致边坡产生位移的因素是极其然
复杂的，用具有非线性映射功能的神经网络理论，Ｍａｌ采在ｔｂ环境下编程，立了位移及稳定性预测ａ建
的ＢＰ神经网络模型，用历史位移数据训练神经网络并进行测试，训练好的网络模型用于预测边运将坡位移的发展，而预测边坡的稳定性。最后将该预测系统用于山东省莱州市仓上金矿北帮边坡工进
基于对历史数据内在规律的考察，采用具有非线性
权系数和闽值之中的）。因此利用神经网络建立非线性
预测模型是可能的，经网络中权系数的确定相当于传神统非线性时问序列模型的参数确定。
１２神经网络模型的参数分析．（）网络的层数和节点数。理论上经证明：有偏１具差和至少一个ｓ型隐含层加上一个线性输出层的网络，能够逼近任何有理函数。增加层数和隐含层的节点数，
人工神经网络（简称神经网络 —— ＡＮＮ）由人工是
神经元互连组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化，是模拟人类智能的一条重要途径，反映
了人脑功能的若干基本特征，如并行信息处理、习、学联想、分类、模式记忆等。
边坡的位移及稳定性一直是人们关注和研究的一
个重点。对于变形中的边坡，特别是正在施工中的边

水泥强度影响因素及预测研究进展论文

水泥强度影响因素及预测研究进展论文水泥强度影响因素及预测研究进展论文摘要：水泥强度影响因素很多，其中熟料的矿物组成是其显著影响因子。

将众多水泥强度影响因子作为输入变量，通过不同的预测模型，可预测水泥28d强度。

其中组合模型预测方法结合了不同预测模型的优点，可提高水泥强度的预测精度。

关键词：水泥强度；影响因素；预测按照水泥行业和国家标准的要求，水泥强度的检测龄期为28d，其28d强度也是判断水泥标号的主要依据，这个要求给现场施工进度带来了困扰，也给水泥生产企业库存和资金带来压力，因而众多水泥生产和使用单位都在积极探索水泥28d强度的预测方法。

1水泥强度的影响因素预测水泥28d强度的方法是基于常规的化学和物理指标，应用数学的方法建立强度和其影响因子的经验公式，对28d强度作出预测。

因此，要准确预测水泥强度，必须了解水泥强度的影响因素。

水泥强度是水泥物理性能中最重要的指标之一，其影响因素很多：熟料的矿物组成和矿物形态，水泥细度（或比表面积）和颗粒级配、混合材、石膏、碱含量、游离氧化钙含量等。

1.1矿物组成和矿物形态不同水泥品种规定了熟料在水泥组成中的比例，熟料强度很大程度上取决于其矿物组成和矿物形态，熟料则是水泥产生强度的源头。

熟料四种主要矿物组成为：硅酸三钙（C3S）、硅酸二钙（C2S）、铝酸三钙（C3A）和铁铝酸四钙（C4FA），当其含量改变时，水泥的物理性能也随之改变。

一般说来，C3S的水化产物对水泥早期强度和后期强度起主要作用，C2S的水化产物对水泥早期强度贡献较小，但对水泥后期强度起重要作用，C3A对水泥早期强度起一定作用，C4FA水化后强度不高，但对水泥的抗折和抗冲磨性能起到重要作用。

水泥熟料中的矿物形态也会对水泥强度有一定影响，熟料矿物晶体发育良好，晶体尺寸适中，晶体自形好，则水泥强度相对较高。

1.2细度和颗粒级配一般来说，水泥细度小，比表面积大，水泥早期强度越高，水化热也较大。

水泥颗粒分布对强度影响的研究显示：3～30μm的水泥颗粒是担负强度增长的主要粒级，0～3μm的颗粒主要对早期强度有利，但3μm以下颗粒对后期强度仍有一定贡献，而3μm以上颗粒对早期强度同样具有一定贡献。

基于MATLAB的疲劳寿命预测研究

目前，国外许多公司已经推出了一些专用的疲劳分析软件，以支持设计人员在产品方案比较阶段能从抗疲劳的角度对产品方案进行评价，如由世界上最大的有限元分析软件公司之一的美国ＡＮＳＹＳ开发的ＡＮＳＹＳ和美国ｅｄｓ子公司ＳＤＲＣ公司开发的ＣＡＤ／ＣＡＭ软件Ｉ－ＤＥＡＳ中都有专用的相关模块，而ＭＳＣ．Ｆａｔｕｇｕｅ是ＭＳＣ．Ｓｏｆｔｗａｒｅ公司与英国谢非尔德ｎＣｏｄｅ国际公司（ｎＣｏｄｅＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ）紧密合作的基础上发展起来的高级疲劳分析软件，能够很好的预测于电子产品的结构、热疲劳寿命。还有ＬＭＳ公司开发的疲劳寿命分析软件ＬＭＳ．ＦＡＬＡＮＣＳ，也能够对疲劳寿命进行预测，大部分应用于车辆前后轴的疲劳分析方面。目前，绝大部分涉及疲劳分析的用户都采用ＭＳＣ．Ｆａｔｉｇｕｅ软件进行分析。
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长安大学硕上学位论文
和Ｓ－Ｎ曲线一样，Ｍａｎｓｏｎ．ｃｏｍｎ公式也是建立在恒应变幅的作用上的，对于变幅的循环应变，同样可以采用Ｍｉｎｅｒ线性损伤累积法则。
对于低周疲劳寿命，局部应力应变法具有先天的优越性，但是这种方法只能求出裂纹的形成寿命，所以在实际运用当中，还需要用断裂力学的方法求出裂纹的扩展寿命以后，将两者的寿命相加才是实际构件的真实疲劳寿命。至于断裂力学求裂纹扩展寿命的方法在这就不做更详细的介绍了。
目前国外许多公司已经推出了一些专用的疲劳分析软件以支持设计人员在产品方案比较阶段能从抗疲劳的角度对产品方案进行评价如由世界上最大的有限元分析软件公司之一的美国ansys开发的ansys和美国eds子公司sdrc公司开发的cadcam软件ideas中都有专用的相关模块而mscfatugue是mscsoftware公司与英国谢非尔德ncode国际公司ncodeinternational紧密合作的基础上发展起来的高级疲劳分析软件能够很好的预测于电子产品的结构热疲劳寿命

maddpg的matlab代码

一、介绍MADDPG算法MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)算法是一种多智能体强化学习算法，它基于DDPG算法的基础上进行了扩展，可以有效解决多智能体协作决策问题。

MADDPG算法结合了深度学习和策略梯度方法，在多智能体环境中取得了较好的效果。

二、MADDPG算法原理MADDPG算法基于策略梯度方法，在每个时间步更新策略以使得长期累积奖励最大化。

MADDPG还利用了深度神经网络来逼近值函数和策略函数。

在多智能体环境中，MADDPG算法的原理是将其扩展为多个智能体之间相互合作学习的问题，通过共享经验和协作决策来提高整体性能。

三、MADDPG算法的MATLAB实现为了实现MADDPG算法，我们可以使用MATLAB编写相应的代码。

下面是MADDPG算法的MATLAB实现示例：1. 我们需要定义每个智能体的神经网络模型，包括策略网络和值函数网络。

我们可以使用MATLAB的Deep Learning Toolbox来定义和训练这些神经网络模型。

2. 接下来，我们需要定义MADDPG算法的参数，如学习率、折抠因子、经验回放缓冲区大小等。

这些参数将影响MADDPG算法的收敛速度和性能。

3. 我们可以编写MADDPG算法的主要训练循环。

在每个时间步，每个智能体根据当前状态选择动作，并根据环境的反馈更新策略和值函数。

4. 我们可以使用MATLAB的强化学习工具包来评估MADDPG算法在多智能体环境中的性能，并进行参数调优和算法改进。

通过以上步骤，我们可以在MATLAB中实现MADDPG算法，并在多智能体环境中进行训练和评估。

这将有助于我们更好地理解MADDPG 算法的原理和应用。

四、结论MADDPG算法是一种强大的多智能体强化学习算法，它结合了深度学习和策略梯度方法，在多智能体环境中取得了较好的性能。

通过MATLAB的强化学习工具包，我们可以方便地实现MADDPG算法，并在多智能体环境中进行训练和评估。

基于BP人工神经网络的混凝土强度预测

基于BP人工神经网络的混凝土强度预测摘要：混凝土强度是结构设计中控制的主要指标，其数值决定于水灰比、胶凝材料用量、矿物掺量、外加剂用量等多种因素，常规计算混凝土强度的公式因个人理解的不同而各异，一种仿生模型—人工神经网络则能很好地解决这个难题，文中尝试用人工神经网络对不同混凝土强度进行预测，结果表明此模型的可靠度很高，可以用以优化混凝土的试配，节约大量的时间、人力、物力和财力。

关键词：人工神经网络；混凝土；强度；预测1 引言实际工程中，不同的结构对混凝土不同龄期的强度都有明确的要求，有效的预测模型无疑能缩减不必要的实验，大幅度提高工作效率，而传统的预测模型一般都包括数学规则和表达式，虽能在一定程度上反映上述复杂特性，但是，这种传统的构造方法存在很多缺陷，近年来，随着计算机和生命科学的进步，人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）理论和模型得到了迅速发展，已经在许多领域内得到成功应用[][]。

2 ANN简介人工神经网络模型是基于连接学说构造的智能仿生模型，它是由大量的神经元组成的非线性动力学系统。

这种模型能对信息进行大规模并行处理；具有很强的鲁棒性和容错性，且善于联想、概括、类比和推理；并具有很强的自学习能力，善于从大量的统计资料个分析提取宏观统计规律。

因此将它用于解决输入、输出明确，而中间过程不明确的所谓“黑箱”或“暗箱”问题，就特别合适和有效。

目前人工神经网络模型有几十种，其中基于BP算法的多层神经网络模型（简称BP网络）是应用较多的模型之一。

BP算法由两部分组成：信息的正向传递与误差的反向传播．在正向传播过程中，输入信息从输入经隐含层逐层计算传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。

如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回来修改各层神经元的权值，逐次向输入层传播进行计算，再经过正向传播过程，这两个传播过程反复运用，使误差信号满足实际需要．此过程见图1。

神经预测控制实验——预测算法研究

实验内容2：基于Simulink 的神经网络控制系统仿真1. 课件p62-69中Neural Network Blockset 模块集练习;2. 采用此节的3个例子，参照课件步骤，自己试验，体验神经网络控制及效果。

参考例子：模型预测神经网络控制实例分析—搅拌器控制系统模型预测模型预测方法是基于水平后退的方法，神经网络模型预测在指定时间内预测模型响应。

预测使用数字最优化程序来确定控制信号，通过最优化如下的性能准则函数：22211[()()][(1)(2)]uN N r m j j J y t j y t j u t j u t j ρ===+-+++--+-∑∑式中，N 2为预测时域长度；N u 为控制时域长度；u (t ) 为控制信号；y r 为期望响应，y m 为网络模型响应，ρ为控制量加权系数。

下图描述了模型预测控制的过程。

控制器由神经网络模型和最优化方块组成，最优化方块确定u （通过最小化J ），最优u 值作为神经网络模型的输入，控制器方块可用Simulink 实现。

模型预测神经网络控制实例分析—搅拌器控制系统1) 问题的描述要讨论的问题基于一个搅拌器（CSTR ），如图14所示。

对于这个系统，其动力学模型为：121121222d ()()()d d ()()()()(())(())d ()()(1())b b b b b b b h t w t w t t C t k C t w t w t C C t C C t t h t h t k C t =+-=-+--+其中,h(t )为液面高度，C b (t )为产品输出浓度，w 1(t )为浓缩液C b 1的输入流速，w 2(t )为稀释液C b 2的输入流速。

输入浓度设定为：C b 1=24.9，C b 2=0.1。

消耗常量设置为：k 1=1，k 2=1。

控制的目标:通过调节流速w 2(t )来保持产品浓度。

为了简化演示过程，不妨设w 1(t )=0.1。

基于MATLAB语言的钢筋混凝土梁截面M_曲线

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)
给变量赋初值
,
令边缘混凝土应变
ε c
t
= 0,循环参数
k=Biblioteka 0;3)定义数组 x( x) , M ( k) ,φ( k) ,并令 k循环用迭代法求受压区高度直到 x( k) = x;
4) 据求得的受压区高度 x分别求相应的钢筋合力 S F、S F′和混凝土合力 CF,进而计算弯矩 ,根据力矩平
衡条件计算截面弯矩 M ( k) =M c +M ′s;
5
)
计算截面曲率
φ (
k)
=εct / x( k) 。
6)给变量一小增量 k = k + 1,εct =εct + 01000 05,循环以上步骤。
7
)
一直循环到达到
ε (
ct)
= 01003 5时结束 ,最后绘出 M 2φ曲线 ,如图
5所示。
可以看出在三个配筋率情况下 ,配筋率取最大值 (适宜配筋率上限 )时 ,截面破坏时的变形 (转角 )较小 ,
=
ct ( h x
x)
第 1期王萃敏 ,等 :基于 MATLAB 语言的钢筋混凝土梁截面 M 2φ曲线
71
Fs = EsεsAs
(8)
当
ε s
≥εy
时
,εs
= fy
Fs = fy As
(9)
图 3 截面应力及内力计算示意图
( 2)受压区钢筋合力
ε
当
ε s
<εy 时 ,ε′s =
基于 MATLAB语言的钢筋混凝土梁截面 M 2φ曲线
王萃敏 ,王兴国 ,苏幼坡 ,葛楠
(河北理工大学河北省地震工程研究中心 ,河北唐山 063009)