智能控制技术作业三..docVIP

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2017-01-13 发布于重庆
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智能控制技术作业三..doc

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智能控制技术作业三.

智能控制作业三：用智能控制理论所学的知识对下面的二维函数建模：。训练数据取x=（-10:2:10）=[-10，-8，-6，-4，-2，0，2，4，6，8，10]共11个点，y=（-10:2:10）=[-10，-8，-6，-4，-2，0，2，4，6，8，10]共11个点，总共的训练数据为（2维输入1维输出）11×11=121组。建模完成后，用x=（-10:0.5:10），y=（-10:0.5:10）的输入数据进行模型测试，并与直接利用解析公式的结果进行对比，体会非线性建模过程中各个参数对性能的影响。采用BP神经网络，50个隐含层，1个输出层训练前输出杂乱无章，如图1所示图 1训练前的输出训练参数设置如下： net.trainParam.time=10; net.trainParam.lr=0.05; net.trainParam.epochs=500; net.trainParam.goal=1e-10; net.trainParam.min_grad=1e-7; net=train(net,input,output); 训练以后以训练数据代入，如图2所示：图 2训练以后的输出代入测试数据检验，如图3所示：图 3测试结果误差如图4所示：图 4误差分析：迭代次数：实际迭代29次以后满足精度的要求，将迭代次数减小至20次，可见精度明显下降。学习速率：将学习速率改为0.8，效果变差将学习速率改为0.001，效果略好，但是迭代了41次，花费的时间比较长。误差指标：将误差指标改为0.01，迭代7次就完成了，效果明显变差隐含层神经元个数：将隐含层神经元改为10个，迭代500次仍没有达到精度的要求，说明增加神经元个数能提高精度。将隐含层神经元个数改为150个，效果变的很差，说明隐含层神经元个数也不能太多。