BP神经网络预测控制算法研究及其应用.pdf

BP神经网络预测控制算法研究及其应用 BP神经网络预测控制算法是近年来的研究热点，其中BP神经网络控制算法是最常用的控制算法。BP神经网络控制算法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。本文运用BP神经网络控制算法，借助Matlab神经网络工具箱函数，编写程序，首先做了一个非线性函数的逼近，其次重点运用BP神经网络实现图像压缩，通过试验比较，选择合适的训练函数，设定最小误差和最大训练步数，实现图像压缩，并计算了图像的信噪比及峰值信噪比，比较了不同压缩比下图像质量，最后分析了BP神经网络的局限性。 BP神经网络是前馈型神经网络，原始信息由输入单元输入，经输入单元分配到隐含层的各神经元，除了输入层以外，每个神经元的信息是由上一层神经元状态与相对应的连接权值决定的。输出层可以认为是最后一层隐含层。除了输出层以外，每一层神经元都与下一层的各神经元相连，而同一层的神经元之间没有连接。BP神经网络主要应用于非线性函数的逼近、数据压缩、模式识别、分类等领域。在BP神经网络中选择合适的网络层数、各层神经元个数及训练函数就可以实现从输入到输出的非线性映射。其学习过程可以分为工作信号的正向传播和误差的反向传播两个过程。 BP神经网络的工作信号的正向传播过程是指从输入层到输出层的信号传播过程。在这个过程中，网络的各层权重和阈值将被更新，输出层的输出将被计算出来。BP神经网络的误差反向传播过程是指从输出层到输入层的误差传播过程。在这个过程中，网络的各层权重和阈值将被更新，输出层的输出将被计算出来。 BP神经网络在图像压缩领域的应用是非常广泛的。 BP神经网络可以实现图像的压缩和重构，降低图像的数据量，提高图像的压缩比。同时，BP神经网络也可以实现图像的去噪和去模糊，提高图像的质量。 然而，BP神经网络也存在一些局限性。 BP神经网络需要大量的训练数据和计算资源，否则可能无法收敛或收敛速度很慢。此外，BP神经网络也容易陷入局部最优，无法找到全局最优解。因此，在使用BP神经网络时需要小心选择网络结构和训练参数，以避免这些问题。 BP神经网络预测控制算法是非常有前途的技术，它可以实现非线性函数的逼近、数据压缩和图像压缩等。但是，也需要注意BP神经网络的局限性，选择合适的网络结构和训练参数，以避免这些问题。