本文關鍵詞：基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型及其應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

計算機測量與控制．２００５．１３（１） Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｍｅ嬲ｕｒｅｍｅｎｔ＆Ｃｏｎｔｒ０１

．３９．

文章編號：１６７１—４５９８（２００５）０ｌ一００３９一０４

中圖分類號：１１Ｐ１８３

文獻標識碼：Ｂ

基于改進ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型及其應用
王

鈺，郭其一，李維剛

（同濟大學電子信息學院電氣工程系，上海２００３３１）

摘要：對ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡的結構及其訓練算法進行了研究，并針對傳統(tǒng)ＢＰ算法的缺陷，提出了一種采用Ｌ—Ｍ算法的改進 ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡。在此基礎上建立了基于改進ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性系統(tǒng)預測模型，并通過具體的仿真及實踐結果驗證了改進ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡的有效性。 關鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡；ＢＰ算法；Ｌ－Ｍ算法；非線性系統(tǒng)；預測

ＰｒｅｄｉｃｔｉＶｅ

Ｍｏｄｅｌ

Ｂａｓｅｄ

ｏｎ

ＩｍｐｒｏＶｅｄ ＢＰ

Ｎ叭ｒａｌ

Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ Ｉｔ’ｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ

ｗａｎｇ Ｙｕ，Ｇｕｏ Ｑｉｙｉ，ｕ ｗｅｉｇａｌｌｇ （Ｄｅｐａｎｍｅｎｔ ｏｆ
ＡｂＳ仃ａｃｔ：Ｔｈｅ
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ

Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ

Ｅｎｇｉｎｅｅ抽ｇ，Ｔｏｎ舀ｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ｓｈａＩｌｇｌｌａｉ ２００３３１，Ｃｈｉｎａ）
ａｒｅ

ｏｆ ＢＰ

ｎｅｕｍｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｔｒａｉｎｉｎｇ ａｌｇｏｄｔｈｍ

ｓｔｕｄｉｅｄ．Ａｉｍｉｎｇ

ａｔ

ｔｈｅ ｓｈｏｎａｇｅ ｏｆ ｍｅ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ＢＰ

ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｂｙ Ｌ—Ｍ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ．０ｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅｓｅ，ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ ｎｏＴｌｌｉｎｅａｒ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ
ｓｅｔ

ｕｐ ｂａｓｅｄ

ｏｎ

ｉｍｐｍＶｅｄ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｂｙ ｍｅａｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａＩｌｄ ｐｒａｃｔｉｅｅ，ｔｈｅ

ｅ艉ｃｔｉｖｅｎｅｓｓ

ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＢＰ

ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｌ【ｓ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｆｈｎｈｅｒ ｔｅｓｔｉｆｉｅｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ８；ＢＰ

ａｌｇｏ甜吼；Ｌ—Ｍ

ａ１９０ｆｉｔｈＩｎ；ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｓｙｓｔｅｍ；ｆｏｒｅｃ鵲ｔ

０引言
神經(jīng)網(wǎng)絡（人工神經(jīng)網(wǎng)絡的簡稱），是基于仿生學原理而 建立起來的新型學科。它首先由最簡單的神經(jīng)元開始。然后 按照大腦的基本結構連接組合為層次模型，最后通過學習使 其具備智能性。由于其具備良好的非線性映射能力、快速的 并行處理能力、較強的自學習自組織能力及完備的聯(lián)想能力 等，因此受到了廣大科研工作者的青睞。其中ＢＰ網(wǎng)絡是目 前應用最廣的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一，其結構簡單，仿真能力強， 易于實現(xiàn)，近年來已被廣泛地應用于評估預測、專家系統(tǒng)、 圖像處理、故障診斷等領域【１］。但是ＢＰ算法在訓練過程中易 陷入局部最小，從而致使網(wǎng)絡學習速度慢，收斂時間長，嚴 重時將出現(xiàn)網(wǎng)絡麻痹現(xiàn)象，由于這些限制了其實際應用范圍， 因此對ＢＰ算法的改進迫在眉睫。 本文首先介紹了傳統(tǒng)的ＢＰ網(wǎng)絡與ＢＰ學習算法，并在此 基礎上提出了一種采用Ｌ—Ｍ算法的改進ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡，著重 探討了該改進ＢＰ算法中參數(shù)的選取和優(yōu)化規(guī)則，同時建立 起了基于改進ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性系統(tǒng)預測模型。通過將 其應用到實際的水庫入庫水量預測的非線性系統(tǒng)中，進一步 證明了改進ＢＰ網(wǎng)絡相比較于傳統(tǒng)ＢＰ網(wǎng)絡而言，網(wǎng)絡收斂加 快．穩(wěn)定效果更好。
１

型的網(wǎng)絡結構包括輸入層、隱含層、輸出層３層，如圖１所 示。其中輸入信號以兢表示，隱層節(jié)點的輸出以ｙ＾表示，輸 出節(jié)點的輸出以ｚ，表示，目標信號為正，輸入節(jié)點ｉ到隱層 節(jié)點＾的連接權值為∞。，隱層節(jié)點＾到輸出節(jié)點ｉ的連接權 值為∞。，Ⅳ。，Ⅳ２，Ⅳ３分別為輸入、隱層、輸出節(jié)點的數(shù)目。 由圖１可清楚地看到ＢＰ網(wǎng)絡目標信號和網(wǎng)絡輸出之間誤差 的反向傳播。
輸入層 隱含層 輸出層

圖１

ＢＰ網(wǎng)絡結構示意圖

ＢＰ學習算法的基本思想就是通過網(wǎng)絡輸出誤差的反向傳 播，調(diào)整和修改網(wǎng)絡的連接權值∞，使誤差達到最小，其學 習過程包括前向計算和誤差反向傳播。

ＢＰ網(wǎng)絡與ＢＰ學習算法

（１）前向計算：
Ｍ

ＢＰ（Ｂ呼ｊＰｍｐａｇａｔｉ。ｎ）網(wǎng)絡是一種多層前饋型網(wǎng)絡一
收稿日期：２００１４一０３一１２：修回日期：２００１４一０４一０６。 作者簡介：王鈺（１９７９＿），女，吉林省長春市人，碩士，主要從事人 工智能及神經(jīng)網(wǎng)絡、電力系統(tǒng)及其自動化等方向的研究。 郭其一（１９６１一），男，浙江省建德縣人，教授，博導，主要從事故 障診斷、自動化技術及控制理論與控制工程等方向的研究。

隱層節(jié)點的輸出為 輸出層節(jié)點的輸出為
Ｎ１ ＾１

戎釩∑％石＾）
Ｎ。

考釩磊吖戎＋∞）瓠磊‰認。；¨石：＋鞏）＋∞］
（２）反向傳播：

（２）

萬 　 方數(shù)據(jù)

?４０?

計算機測量與控制

第１期

定義誤差函數(shù)為

Ｅ：丟篁（礦ｊ）２
厶Ｉ，Ｊ

（４）用∞＋△ｍ重復計算誤差的平方和。如果新的和小于
（３）

第一步中計算的和，則用肛除以口（鈔１），并有∞＝∞＋幽，轉
第一步；否則，用肛乘以口，轉第三步。當誤差平方和減小 到某一目標誤差時，算法即被認為收斂。 應用Ｌ＿Ｍ優(yōu)化算法比傳統(tǒng)的ＢＰ及其它改進算法四（如共軛

為使誤差最小采用最速梯度下降法優(yōu)化權值，該權值總 是從輸出層開始修正，然后再修正前一層權值，即先調(diào)整∞ｗ 后調(diào)整∞如從這層意義講具有反向傳播的含義。

權值調(diào)整量為△∞：１粵
ｄｎＪ

（４）

梯度法算法，動量一自適應調(diào)節(jié)速率學習算法．擬牛頓法等） 迭代次數(shù)少，收斂速度快，精確度高。因此，Ｌ—Ｍ優(yōu)化算法

修正權值為

∞＝∞＋△∞＝∞一，７警

（５）

在ＢＰ網(wǎng)絡學習中具有一定優(yōu)越性。

鞏為隱層節(jié)點＾的閾值，∞為輸出節(jié)點Ｊ的閾值，，為轉 移函數(shù)，田為學習步長，Ｐ為樣本數(shù)，＿ｊ｝＝１，２…尸。

３改進的ＢＰ網(wǎng)絡在非線性系統(tǒng)中的應用
水文系統(tǒng)是一個高度的非線性系統(tǒng)，由于受到蒸發(fā)、匯 流、地形地貌和人為因素的影響，水庫入庫水量的預測則是 一件非常困難的事。水庫入庫水量的變化具有嚴重的非線性、

２改進ＢＰ算法的基本思想和步驟
傳統(tǒng)的ＢＰ算法采用的是最速梯度下降法修正權值，訓 練過程即從某一起點沿誤差函數(shù)的斜面逐漸達到最小點使之 誤差為零。而對于復雜的網(wǎng)絡，誤差曲面在多維空間，這就 象一個碗一樣。碗底就是最小點。但這個碗的表面是凹凸不 平的。因而在訓練的過程中可能會陷入某個局部最小點，由 該點向多方向變化均會使誤差增加。以致無法逃出這個局部 最小點。本文針對非線性系統(tǒng)的特點，對傳統(tǒng)的ＢＰ網(wǎng)絡進

極大的不確定性和隨機性，因此很難對其建立起精確的數(shù)學 預測模型．而應用上述的改進神經(jīng)網(wǎng)絡則可以較好地解決這 一問題。本文應用改進的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡對某水庫入庫水量建 立了一種非線性自回歸預測模型【４】．其模型的差分方程可表示 為： ｙ（％）＝Ｉ，（ｙ（％一ｊ），…∥（％一ｎ，），Ｉ‘（＆一１），…，ｌ‘（％一ｎ。）） （１１）

其中，，＠）是輸出向量，“＠）是輸入向量，～和‰分別是輸入 和輸出的滯后，廠是非線性函數(shù)�，F(xiàn)已有資料圈證明大部分的 非線性系統(tǒng)都可用式（１１）表示。 ３．１樣本數(shù)據(jù)的選擇和組織 由于水庫入庫水量是一個非常復雜的非線性系統(tǒng)，影響 因素也是方方面面的。但是因實驗條件與信息獲取的限制， 對其樣本的選擇不能做到完備。本預測模型采用水庫每日入 庫水量及降水量組成了神經(jīng)網(wǎng)絡訓練數(shù)據(jù)庫，實驗數(shù)據(jù)由浙

行了改進，引入了ｋｖｅｎｂｅｒｇ—Ｍａ呷ｌａｒｄｔ優(yōu)化算法。其基本思
想是使其每次迭代不再沿著單一的負梯度方向。而是允許誤 差沿著惡化的方向進行搜索．同時通過在最速梯度下降法和 高斯一牛頓法之問自適應調(diào)整來優(yōu)化網(wǎng)絡權值．使網(wǎng)絡能夠有 效收斂，大大提高了網(wǎng)絡的收斂速度和泛化能力。 Ｌ－Ｍ優(yōu)化算法閉。又稱為阻尼最小二乘法，其權值調(diào)整公 式為

△甜＝（．只，竹ｌＪ）一佩

（６）

江省武義縣源口水庫提供，總體為１９９１～２００２年的每日入庫

ｅ為誤差向量，．，是誤差對權值微分的雅可比矩陣，弘是 一個標量，當弘增加時，它接近于具有較小的學習速率的最 速下降法，當ｐ下降到０時，該算法就變成了高斯一牛頓法 了，因此．Ｌ—Ｍ算法是在最速梯度下降法和高斯一牛頓法之 間的平滑調(diào)和。Ｌ－Ｍ算法具體的迭代步驟為： （１）將所有輸入送到網(wǎng)絡并用公式（１）、 （２）計算出網(wǎng)

水量及降水量。其中以１９９１。２００１年的每日入庫水量及降水
量作為訓練數(shù)據(jù)，取其４ ０００個樣本數(shù)據(jù)，以２００２年的每日 入庫水量作為檢驗數(shù)據(jù)，取其３００個。采用式（１１）自回歸 預測模型，），＠）代表入庫水量，Ｍ＠）代表降水量，取一為１５，‰ 為１５。即以前１５ ｄ的入庫水量和降水量為輸入，以當天的入 庫水量為輸出．兩者之間建立非線性關系。由于數(shù)據(jù)變化范 圍大．量綱又不同，而對于神經(jīng)網(wǎng)絡來說輸入和輸出應限制 在一定范圍內(nèi)．使那些比較大的輸入仍落在神經(jīng)元轉化函數(shù) 梯度大的地方．這樣可以加快網(wǎng)絡的訓練速度，并使網(wǎng)絡訓 練更加有效。故對網(wǎng)絡進行標準化處理。

絡的輸出。另用誤差函數(shù)（公式（３））計算出訓練集中所有 目標的誤差平方和。 （２）計算出誤差對權值微分的雅可比矩陣－，。

定義Ｍ哪ｕａｒｄｔ敏感度

Ｓｍ：墮
‘

（７）

采用ＭＡｌｒＩＡＢ中的ｐｒｅｓ斑函數(shù)網(wǎng)，它可為網(wǎng)絡的訓練集進 行初始化預處理．限制其在均值Ｏ和標準差ｌ之間。

ａｎｍ

其為Ｅ對ｍ層輸入的第ｉ個元素變化的敏感性，其中ｎ 為每層網(wǎng)絡的加權和。 敏感性的遞推關系式為：

［ｐｎ，，ｎｅｃ唧聲厶如，￡ｎ，ｒ，配刪，ｓ￡出］＝尹，Ｅｓ￡ｄ白，，力

（１２）

式中ｐ，ｆ為標準化前的輸入和目標樣本，ｐｎ，饑為標準化

ｓｍ矗（《）（∥－）《。 ｓｐ＝Ｅ（％）（∥１）７：ｓ：；

（８）

后的輸入和目標樣本。算法為：Ｐｎ＝（ｐ一，拋唧）厶卻，其中 ，凇唧為Ｐ的均值，ｓ￡ｄｐ為ｐ的標準差。
網(wǎng)絡訓練后．得到的輸出是變換后的輸出，還需應用 ｐｏｓ如斑函數(shù)作逆變換。

可見敏感性可由最后一層通過網(wǎng)絡被反向傳播到第一層，

ｓ７ｔ－＋Ｓｍ一一…川�！螅�
最后用式（１０）計算雅各比矩陣的元素，

（９）

［，，］＿ｐ∞拈斑咖，砌刪，ｓ礎）

（１３）

式中ｙｎ為訓練好的網(wǎng)絡仿真輸出，ｙ為逆變換后的仿真 （１０）

［．，］壚埤：埤×塑；：￥×里莘：島×爵１
ａ∞ｏ帆４ ａ％
ａ∞謝

輸出。算法為：ｐ≈￡ｄｐ水ｐ葉，聊唧
當使用訓練好的網(wǎng)絡對新數(shù)據(jù)進行檢驗時也應對數(shù)據(jù)進 行預處理，采用函數(shù)。

（３）用式（６１求出幽 萬 　 方數(shù)據(jù)

箜！塑

三堡！篁！莖王墮鱟里里塑絲墮塑墮亟型墮型墾基墮旦
［∞］＝￡，佻斑＠，，ｎｅｎ，妒，ｓｆ卻） （１４） Ｐｅ由哪啪訌７７４６０７ｅ—００３．（瑚遺ｎｏｌ

：壘�。�

式中口為新樣本數(shù)據(jù)，帆為歸一化后的新數(shù)據(jù)。 在多變量輸入的模型中，往往由于變量個數(shù)太多，并且 彼此之間存在一定的相關性，使所觀測的數(shù)據(jù)在一定程度上 反映的信息有所重疊，利用主成分分析則可解決這一問題川。 因此本文對輸入樣本標準化處理后再進行主成分分析．剔除 其變量之間的線性相關性及冗余性后進行神經(jīng)網(wǎng)絡建模。同 時采用批處理的方法．即當整個訓練集都出現(xiàn)后網(wǎng)絡參數(shù)才 會被更新，這樣每個訓練樣本的網(wǎng)絡參數(shù)被平均在一起．可 以獲得更精確的估計。經(jīng)主成分分析后，發(fā)現(xiàn)前５ ｄ的入庫 水量和降水量與當日的入庫水量關系密切，則取網(wǎng)絡的輸人 樣本為Ｘ，其為［１０×４０００】的矩陣，目標樣本為ｒ，其為［１× ４０００１的矩陣。 ３．２網(wǎng)絡結構與建立 現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡理論證明，三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡能夠以任意 精度逼近任意非線性關系，所以本文選用三層ＢＰ網(wǎng)絡建立 水庫入庫水量預測模型。如前所述已選用了網(wǎng)絡的輸入節(jié)點 數(shù)為ｌＯ，輸出節(jié)點數(shù)為１。對于隱含層節(jié)點的選取，是一個 較為復雜的問題，隱含層節(jié)點太少，可能造成網(wǎng)絡訓練不出， 不能識別以前沒有學習過的樣本，容錯性能差；而節(jié)點太多， 又使得學習時間過長，誤差也不一定保證最佳。根據(jù)Ｈｅｃｈｔ— Ｎｉｅｌｓｅｎ理論。可將隱含層節(jié)點數(shù)設置為２Ⅳ＋ｌ（其中Ⅳ為輸 入節(jié)點數(shù)），同時通過仿真實驗，綜合考慮網(wǎng)絡的收斂速度和 輸出精度，取其為２０。這樣，得到網(wǎng)絡的拓撲結構為１０× ２０×ｌ。網(wǎng)絡隱含層神經(jīng)元變換函數(shù)采用ｔａｌｌｓｉｇ型，輸出層采 用ｐｕｒｅｌｉｎ型線性函數(shù)。 圖３傳統(tǒng)ＢＰ網(wǎng)絡的收斂曲線示意圖 圖２改進ＢＰ網(wǎng)絡的收斂曲線示意圖

ＭＡ’ｍ擂是一種高性能的可視化科學和工程計算軟件，
它提供了完備的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱．可以大大節(jié)省對神經(jīng)網(wǎng)絡 學習算法編程的時間，同時也提高了網(wǎng)絡輸出的精度．使建 立起的網(wǎng)絡更加可靠有效。

采用聊彬函數(shù)新建網(wǎng)絡【卿，同時確定網(wǎng)絡的結構和訓練函
數(shù)，其中ＭＡＴＬＡＢ工具箱中帶有如口ｅ柚ｅｒｇ＿肘咖￡娜也優(yōu)化方
法的訓練函數(shù)￡刪ｎｆｍ。
為歸一化輸入） 圖４預報結果示意圖 誤差是允許的，若讓網(wǎng)絡的訓練誤差太小，就可能造成訓練 過度，導致局部最優(yōu)。由此可見，預測結果是令人滿意的， 預測模型是有效的。 另外．即使對算法做了如此改進，完成訓練的時間仍需
１６０

『ｌｅｃ＝脫嘶汛ｒｎ刪Ⅸ），［２１，１］，（’洄ｌ ｓ冒，ｐｕｒｅｆ汛７｝，’￡噸以ｍ’（ｘ
（１５）

需要設定的訓練參數(shù)有訓練次數(shù)ｅｐＤｃ凰、訓練步長驢以、 誤差函數(shù)指標伊以、肛初值。 最后進行網(wǎng)絡訓練直至其收斂 Ｍ￡＝￡ｒ面ｎ（聊￡Ｚ，乃 應用訓練好的網(wǎng)絡聊￡對檢測樣本Ａ進行仿真 ｙ哥溉（船￡＇Ａ） ３．３結果與分析 經(jīng)過１３７６２步的迭代．網(wǎng)絡收斂。為了體現(xiàn)改進ＢＰ算 法的優(yōu)越性．圖２和圖３給出了在相同的實驗條件下利用改 進ＢＰ網(wǎng)絡和傳統(tǒng)ＢＰ網(wǎng)絡建立預測模型時網(wǎng)絡的收斂情況， 如圖所示傳統(tǒng)ＢＰ網(wǎng)絡當訓練到一定程度時ＳＳＥ ｆ誤差平方和１ 不再更新．出現(xiàn)了網(wǎng)絡麻痹的現(xiàn)象．導致了網(wǎng)絡不能訓練下 去．而改進ＢＰ網(wǎng)絡能夠克服這一問題，在不斷地調(diào)整網(wǎng)絡 參數(shù)時跳出局部最小，從而使網(wǎng)絡收斂。 圖４給出了訓練好的改進ＢＰ網(wǎng)絡對檢驗樣本的預測情 況，從圖中可看到本模型還具有一定的誤差，但實際上這一 萬 　 方數(shù)據(jù) （１７） （１６）

ｍｉｎ。同時，在實驗過程中發(fā)現(xiàn)Ｌ—Ｍ算法需要的內(nèi)存空

間也較大。因此，該改進的ＢＰ網(wǎng)絡還有待于更進一步的完善。

４結束語
由以上實驗結果可知．應用改進的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡來建立 非線性系統(tǒng)的預測模型是完全可行的。通過在水庫入庫水量 預測中采用改進的ＢＰ網(wǎng)絡．復雜的水量預報過程得以簡化。 彌補了傳統(tǒng)ＢＰ網(wǎng)絡的不足。使得網(wǎng)絡的收斂速度加快，提 高了預測精度及擬和效果。本預測模型現(xiàn)已應用于與浙江省

科委、武義縣水利局、源口水庫的合作項目——源口水庫水
調(diào)度計算機輔助決策系統(tǒng)中，并在源口水庫投入了試運行。 運行結果表明，該預測模型實現(xiàn)了對每日入庫水量比較準確 的預測．提高了水電站水調(diào)度方案的科學性。為防洪抗旱提 供了決策依據(jù)，同時對水電站的安全運行起到了積極的指導

：壘至：

鹽蔓盟型量皇鱉型
叨．科技通報，２００３，１９（２）：１３０—１３５．

箜！塑

作用�？梢姡S著對神經(jīng)網(wǎng)絡的深入研究及改進算法的完善， 其必將在其它的工程領域得到更廣泛的應用。
參考文獻： ［１】焦李成．神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)導論［Ｍ】．西安：西安電子科技大學出版 社．１９９２．

［４］盧學強．神經(jīng)網(wǎng)絡方法及其在非線性時間序列預測中的應用叨．系 統(tǒng)工程理論與實踐，１９９７，１７（６）：９７—９９． ［５】Ｓｄｎｊｖａｓａｎ

Ｂ，Ｐｒ黝ｄ

ｕ Ｒ，Ｒａｏ Ｎ Ｊ．Ｂａｃｋ

ｐｒｏｐ８９ａｔｊｏｎ

ｔｌｌｍｕｇｂ ａｄｊ硝ｎｔｓ
ｒｅｃｕｎ．ｅｎｔ

ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｏｌｌｌｉｎｅａｒ ｎｅｕｒａｌ

ｄｙｎ岫ｉｃ
ｏｎ

ｓｙｓｔｅｍｓ ｕｓｉｎｇ

ｍｏｄｅｌｓ［】ｌ ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ

Ｎｅｕｒａｌ

Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，１９９４，５（２）：

［２】Ｌｅｍ�。椋桑欤铮欤福� Ｍ．Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ ｂａｓｅｄ Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ—Ｍａｒｑｕａｒｄｔ
ｆｏｒ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ

ａ１９０ｒｉ山ｍ

２１３—２２８．

ｔｒａｉｎｉｎｇ叨．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ

ｏｎ

Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ．

［６】聞新．ＭＡＴＬＡＢ神經(jīng)網(wǎng)絡應用設計［Ｍ】．北京：科學出版社，２００１． ［７］林開英，俞集輝．神經(jīng)網(wǎng)絡短期負荷預測中的數(shù)據(jù)分析［Ｊ】．重慶 大學學報。２００２，２５（９）：５—７．

２００２，１３（５）：１２００一１２０３．

［３］蘇高利，鄧芳萍．論基于ＭＡｎ．ＡＢ語言的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡的改進算法

誓｝薯｝，９‘｝，９‘｝業(yè)，警｝業(yè)業(yè)，搴‘｝業(yè)：§ｋ業(yè)鼗業(yè)業(yè)！自ｋ—奎ｋ船逝■｝省窖■｝坐業(yè)坐謄■｝坐�。。桑肷平眩洌耄辏霕I(yè)業(yè)業(yè)船業(yè)業(yè)�。昶�?奎ｋ婦１誓拿■｝�。桑耄罚笨洹脴I(yè)
（上接第３５頁） 度、壓力、電壓和電流模塊�？刂破魍ㄟ^４８５總線分別與風 機變頻器和水泵變頻器通信。從而控制空氣流量和循環(huán)水流 速。Ｉ，Ｏ模塊負責控制閥門的動作和其故障檢測。Ａ／Ｄ模塊負 ３．２實時嵌入式操作系統(tǒng)應用 表ｌ列出了應用ＵＣ／ＯＳＪＩ后劃分的主要任務。各個任務間 通過信號量和消息進行數(shù)據(jù)傳遞和流程控制。例如，兩路ＣＡＮ 信息的讀取通過接收中斷發(fā)送信號量引發(fā)任務７和任務８進行 數(shù)據(jù)處理。程序中還利用系統(tǒng)定時中斷建立了一個總體監(jiān)控程

序來提高系統(tǒng)的可靠性。在控制器上移植了Ｕ∞Ｓ－ＩＩ后，簡化
了多任務設計，滿足了多個任務的時間要求，大大降低了開發(fā) 難度．輕松地完成了前后臺編程方法難以完成的任務。通過一 段時間的試運行，驗證了其具有很高的可靠性。

４結論
本文通過詳細介紹把ＵＣ，ｏＳ—ＩＩ移植到ＭＣ９Ｓ１２ＤＰ２５６ｂ上
圖５簡單的燃料電池控制器模型示意圖

的過程，展示了嵌入式系統(tǒng)ＵＣ／０Ｓ—ＩＩ的移植方法和它的內(nèi)核 工作原理。通過在燃料電池控制器中的應用，顯示出它具有 很大的優(yōu)越性。它提高了開發(fā)效率，縮短了開發(fā)周期，而且 使得整個控制系統(tǒng)結構更加清晰，運行更加穩(wěn)定，顯示出很 強的實時性。取得了良好的控制效果。

責部分溫度信號采集。整個控制系統(tǒng)，控制對象多，邏輯結 構與算法復雜，要求實時性較強，因而實時操作系統(tǒng)的應用 能起到很好的效果。
表１任務劃分

任務編號
１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ １０

任務說明 關機程序
開機程序

優(yōu)先級
１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ ２０

參考文獻： ［１】 ［２】
ＭＣ９Ｓ１２ＤＰ２５６ｂ ａｄｖａＪｌｃｅ

ｉ山皿ａｔｉｏｎ

【ｚ】．Ｍｏｔｏｒｏｌａ，２０００．

總體監(jiān)控程序 故障檢測和診斷 控制輸出 主ｃＡＮ數(shù)據(jù)發(fā)送 主ｃＡＮ數(shù)據(jù)接收 子ｃＡＮ數(shù)據(jù)接收 外部信號采集
空閑任務

邵貝貝．ＵＣ／０Ｓ—ＩＩ～源碼公開的實時嵌入式操作系統(tǒng)［Ｍ］．北京： 中國電力出版社．２００１．

［３］Ｌ小ｒｏｓｓｅ Ｊ Ｊ．Ｎｅｗ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａ１１ｄ ｓｅｎ『ｉｃｅｓ
ＭｉｃｒｉＩｌＩＩｌ，Ｉｎｃ，２００１．

ｓｉｎｃｅ

ＵＣ／０Ｓ—ＩＩ

Ｖ２．００【ｚ】．

［４】

Ｒ０ｂｂ

Ｓ．

ＭＣ９Ｓ１２ＤＰ２５６ ｓｏｆｔｗａｒｅ

ｄｅｖｅｌ叩ｍｅｎｔ ｕｓｉｎｇ ｍｅｔｒｏｗｅｒｋ’ｓ

Ｃｏｄｅｗ蕊ｏｒ【Ｚ］．Ｍｏｔｏｒｏｌａ，２００１．
【５】衣寶廉．燃料電池【Ｍ】．北京：化學工業(yè)出版社，２００３．

≯業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)顰業(yè)業(yè)業(yè)肇業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)簟業(yè)簟業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)婭業(yè)業(yè)業(yè)謄業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)業(yè)糇

ＰＣＩ總線ＩＥＥＥ一４８８接口卡及系列軟件
西安交通大學在推廣ＩｓＡ總線ＩＥＥＥ一４８８接口卡（ＧＰＩＢ—ＰＣＩ、ＧＰＩＢ—ＰＣ２、ＧＰＩＢ—ＰＣ３）基礎上，又研制成功 ＰｃＩ總線的ＩＥＥＥ一４８８接口卡（ｃＰＩＢ—Ｐｃ４）。在各大專院校及科研單位得到廣泛使用。ＧＰｍ—Ｐｃ４卡符合國際標

準，適用于ＰＣＩ總線微機．通信速度相對ＩＳＡ總線卡大大提高。與其配套的驅動軟件支持Ｗｉｎｄｏｗｓ環(huán)境下Ⅷ、
ＶＣ和ＤＥＬＰＨＩ語言編程．也可在ＬａｂｖＶＩＥＷ環(huán)境下使用。編程使用方法與ＩＳＡ總線卡完全相同，使用方便。該卡
性價比優(yōu)于國外同類產(chǎn)品。購買方式為款到寄貨，免費保修，負責解答各種技術問題，有意者來信來電聯(lián)系。 通信地址：西安交通大學自動控制研究所（７１００４９） 電 傳 話：（０２９）８２６６８６６５—２６３。８３０３１０７９。８２６６０３３８，１３１５２１８８５６１ 真：（０２９）８２６６０３３８。８２３２７９１０ 聯(lián)系人：吳彩玲

ｈ＿曙印山嗜研魚帶ｈ＿吁—研鬻惜常薯＿ 桊綦桊芥豢恭桊芥恭桊桊綦豢茶茶芥芥芥茶二，Ｉ｝芥芥芥芥芥芥芥芥芥芥芥綦芥芥芥茶芥二，，｝習ｓ刁降ａ手卅｝齊芥習Ｆ帶 謦睪“鬈＂蘩鬃鼉蒂帶“幕靜睪謦 萬 　 方數(shù)據(jù)

基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型及其應用
作者： 作者單位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次數(shù)： 王鈺， 郭其一， 李維剛， Wang Yu， Guo Qiyi， Li Weigang 同濟大學,電子信息學院電氣工程系,上海,200331 計算機測量與控制 COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL 2005,13(1) 34次

參考文獻(7條) 1.林開英;俞集輝 神經(jīng)網(wǎng)絡短期負荷預測中的數(shù)據(jù)分析[期刊論文]-重慶大學學報(自然科學版) 2002(09) 2.聞新 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡應用設計 2001 3.Srinivasan B;Prasad U R;Rao N J Back propagation through adjoints for the identification of nonlinear dynamic systems using recurrent neural models[外文期刊] 1994(02) 4.盧學強 神經(jīng)網(wǎng)絡方法及其在非線性時間序列預測中的應用 1997(06) 5.蘇高利;鄧芳萍 論基于MATLAB語言的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的改進算法[期刊論文]-科技通報 2003(02) 6.Lera G;Pinzolas M Neighborhood based Levenberg-Marquardt algorithm for neural network training 2002(05) 7.焦李成 神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)導論 1992

引證文獻(34條) 1.袁壽其.沈艷寧.張金鳳.袁建平 基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的復合葉輪離心泵性能預測[期刊論文]-農(nóng)業(yè)機械學報 2009(9) 2.陳潔.焦振宇 基于BP網(wǎng)絡的高精度超聲波液位計研究[期刊論文]-電子測量技術 2009(9) 3.劉振宇.郭玉明 應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測高壓脈沖電場對果蔬干燥速率的影響[期刊論文]-農(nóng)業(yè)工程學報 2009(2) 4.張琦唯.康波.程序賢 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的轉爐終點碳溫分類預測模型建立與改進[期刊論文]-計算機測量與控制 2009(3) 5.劉興.杜汝新 GA-BP算法在大壩安全監(jiān)測中的應用[期刊論文]-大壩與安全 2009(2) 6.邢菲菲.李一博.靳世久 基于LMBP算法的罐底腐蝕聲發(fā)射信號模式識別[期刊論文]-計算機測量與控制 2008(12) 7.李滿玲.朱學軍.李宏 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能定稅系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[期刊論文]-現(xiàn)代計算機（專業(yè)版） 2008(8) 8.李頎.石秀華.高靜 基于改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡的碎解時間預測及應用[期刊論文]-計算機測量與控制 2008(11) 9.趙學起.賀建軍.喻壽益 基于預測模型的一萬噸水壓機模鍛質量控制系統(tǒng)[期刊論文]-計算機測量與控制 2008(9) 10.宓云軿.王曉萍.金鑫 基于機器學習的水質COD預測方法[期刊論文]-浙江大學學報（工學版） 2008(5) 11.毛麗娟.唐朝暉.桂衛(wèi)華.趙洪濤 基于SPSS與BP網(wǎng)絡的鋅產(chǎn)量預測模型[期刊論文]-計算機測量與控制 2008(8) 12.朱慧霞 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的河北省各地級市農(nóng)業(yè)質量評價[期刊論文]-河北農(nóng)業(yè)科學 2008(1) 13.陳靜.葛超.安光晨 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在非線性系統(tǒng)辨識中的應用[期刊論文]-陶瓷研究與職業(yè)教育 2007(4) 14.鄧鳳池.劉寶平 改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法在艦船修理費用預測中的應用[期刊論文]-中國修船 2007(4) 15.孫樹魁.張樹光 基于分形和神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的土體凍脹量預測[期刊論文]-遼寧工程技術大學學報 2007(6) 16.王則勝.施朝健 基于改進的神經(jīng)網(wǎng)絡的船舶碰撞危險度的模型[期刊論文]-中國航海 2007(1) 17.劉寶平.季春陽 改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡在特裝修理費用預測中的應用[期刊論文]-武漢理工大學學報（信息與管理工程 版） 2007(6)

18.戚國強.張長利.魏曉莉.鈕志勇 利用改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測初產(chǎn)奶牛產(chǎn)奶量的方法[期刊論文]-農(nóng)業(yè)機械學報 2007(5) 19.鄭慧凡.白靜.李安桂 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在建筑物空調(diào)負荷預測中的應用評述[期刊論文]-計算機應用與軟件 2007(6) 20.王曉萍.林楨.金鑫 紫外掃描式水質COD測量技術與儀器研制[期刊論文]-浙江大學學報（工學版） 2006(11) 21.王雙喜.黃文騫 改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡在潮汐預報中的應用[期刊論文]-哈爾濱工程大學學報 2006(z1) 22.陸衛(wèi)東.王繼仁.單亞飛.洪林.王雪峰 基于L-MBP神經(jīng)網(wǎng)絡的煤自然發(fā)火期預測[期刊論文]-遼寧工程技術大學學 報（自然科學版） 2006(6) 23.李月英.申東日.陳義俊.李素杰 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性系統(tǒng)的預測[期刊論文]-計算機測量與控制 2006(3) 24.李雄詒.許衛(wèi)華 基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的企業(yè)盈利能力測評模型及應用[期刊論文]-工業(yè)技術經(jīng)濟 2006(6) 25.李雪.朱杰 超聲探傷信號的神經(jīng)網(wǎng)絡識別[期刊論文]-電子測量技術 2006(2) 26.王麗.徐德民.崔榮鑫.王小寧 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在水下航行器深度控制中的應用[期刊論文]-彈箭與制導學報 2006(1) 27.董菲 預測控制在電廠中的應用研究[學位論文]碩士 2006 28.陸衛(wèi)東 淺埋厚煤層綜放開采注氮防火技術研究[學位論文]碩士 2006 29.林楨 紫外掃描式水質COD測量技術與儀器設計[學位論文]碩士 2006 30.劉艷.任章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的飛行器建模研究[期刊論文]-戰(zhàn)術導彈控制技術 2005(4) 31.孫敏 厚板坯連鑄工程中L2級計算機系統(tǒng)的研究與應用[學位論文]碩士 2005 32.陳艷 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的短期電力負荷預測研究[學位論文]碩士 2005 33.于鉑 基于圖像處理技術的豬肉無損定級系統(tǒng)[學位論文]碩士 2005 34.貢學文 電液伺服系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制[學位論文]碩士 2005

本文鏈接：



  本文關鍵詞：基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型及其應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。