BP网络设计及改进方案设计.docx

根据所学过的BP网络设计及改进方案设计实现模糊控制规则为T = int((e+ec)/2)的模糊神经网络控制器，其中输入变量e和ec的变化范围分别是：e = int[-2, 2]，ec = int[-2, 2]。网络设计的目标误差为0.001。 BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种在人工神经网络中广泛使用的监督学习算法。该网络通过反向传播误差来更新权重，以优化网络的预测能力。在这个特定的问题中，目标是设计一个模糊神经网络控制器，它遵循模糊控制规则T = int((e+ec)/2)，其中e和ec是输入变量，分别代表误差和误差变化率，它们的取值范围都是[-2, 2]。 在设计网络时，首先需要确定输入矢量P和输出矢量T。给定的输入P由25组(e, ec)对组成，而输出T是基于输入计算出的模糊控制规则的整数值。网络设计的目标是使误差低于0.001，这通常意味着网络的训练过程将持续调整权重直到误差降到这个阈值以下。 网络结构通常包括输入层、隐藏层和输出层。在这个案例中，选择了含有一个隐藏层的前向网络，且激活函数为对数S型（log-Sigmoid），它能提供非线性的转换能力。输出层则使用线性函数，以保持输出的线性关系。 为了找到最佳的网络结构和参数，进行了多轮试验。通过比较不同隐藏层节点数（S1）的效果，发现S1为7时，平均误差最低且收敛速度快。接着，对学习速率(lr)进行了调整，发现lr在0.01至0.2之间时，网络训练效率较高，但过高或过低的学习速率会导致训练不稳定或无法收敛。最佳的lr值可以显著减少训练次数和时间，提高收敛速度。 此外，还对比了不同的训练算法，如标准BP算法（traingd）、变学习速率的BP算法（traingda）以及弹性平均梯度法（trainrp）。这些算法在调整学习速率策略上有所不同，例如自适应学习速率法能够自动调整学习速率，以适应训练过程中的变化，而L-M法（Levenberg-Marquardt算法）结合了梯度下降和牛顿法的优点，通常在非线性优化中表现良好。 综合以上分析，BP网络设计的关键在于找到合适的隐藏层节点数、初始化权重、学习速率以及训练算法。在这个特定的问题中，最佳配置可能是隐藏层节点数为7，学习速率为0.2，并采用适应性学习速率或L-M法进行训练。通过不断迭代和优化，BP网络可以成功地实现模糊控制规则，并在给定误差范围内实现精确的输出预测。