本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型及其應(yīng)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(xiàn)標(biāo)識碼：Ｂ

基于改進(jìn)ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型及其應(yīng)用
王

鈺，郭其一，李維剛

（同濟(jì)大學(xué)電子信息學(xué)院電氣工程系，上海２００３３１）

摘要：對ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及其訓(xùn)練算法進(jìn)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(jìn) ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)上建立了基于改進(jìn)ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)預(yù)測模型，并通過具體的仿真及實踐結(jié)果驗證了改進(jìn)ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性。 關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；ＢＰ算法；Ｌ－Ｍ算法；非線性系統(tǒng)；預(yù)測

ＰｒｅｄｉｃｔｉＶｅ

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ａｌｇｏ甜吼；Ｌ—Ｍ

ａ１９０ｆｉｔｈＩｎ；ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｓｙｓｔｅｍ；ｆｏｒｅｃ鵲ｔ

０引言
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡稱），是基于仿生學(xué)原理而 建立起來的新型學(xué)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(jié)構(gòu)連接組合為層次模型，最后通過學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(luò)是目 前應(yīng)用最廣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，其結(jié)構(gòu)簡單，仿真能力強， 易于實現(xiàn)，近年來已被廣泛地應(yīng)用于評估預(yù)測、專家系統(tǒng)、 圖像處理、故障診斷等領(lǐng)域【１］。但是ＢＰ算法在訓(xùn)練過程中易 陷入局部最小，從而致使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度慢，收斂時間長，嚴(yán) 重時將出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)麻痹現(xiàn)象，由于這些限制了其實際應(yīng)用范圍， 因此對ＢＰ算法的改進(jìn)迫在眉睫。 本文首先介紹了傳統(tǒng)的ＢＰ網(wǎng)絡(luò)與ＢＰ學(xué)習(xí)算法，并在此 基礎(chǔ)上提出了一種采用Ｌ—Ｍ算法的改進(jìn)ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，著重 探討了該改進(jìn)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(jìn)ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)預(yù)測模型。通過將 其應(yīng)用到實際的水庫入庫水量預(yù)測的非線性系統(tǒng)中，進(jìn)一步 證明了改進(jìn)ＢＰ網(wǎng)絡(luò)相比較于傳統(tǒng)ＢＰ網(wǎng)絡(luò)而言，網(wǎng)絡(luò)收斂加 快．穩(wěn)定效果更好。
１

型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(biāo)信號為正，輸入節(jié)點ｉ到隱層 節(jié)點＾的連接權(quán)值為∞。，隱層節(jié)點＾到輸出節(jié)點ｉ的連接權(quán) 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(luò)目標(biāo)信號和網(wǎng)絡(luò)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(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

ＢＰ學(xué)習(xí)算法的基本思想就是通過網(wǎng)絡(luò)輸出誤差的反向傳 播，調(diào)整和修改網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值∞，使誤差達(dá)到最小，其學(xué) 習(xí)過程包括前向計算和誤差反向傳播。

ＢＰ網(wǎng)絡(luò)與ＢＰ學(xué)習(xí)算法

（１）前向計算：
Ｍ

ＢＰ（Ｂ呼ｊＰｍｐａｇａｔｉ。ｎ）網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋型網(wǎng)絡(luò)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(luò)、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(dǎo)，主要從事故 障診斷、自動化技術(shù)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(rèn)。；¨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(fù)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(zhuǎn)
第一步；否則，用肛乘以口，轉(zhuǎn)第三步。當(dāng)誤差平方和減小 到某一目標(biāo)誤差時，算法即被認(rèn)為收斂。 應(yīng)用Ｌ＿Ｍ優(yōu)化算法比傳統(tǒng)的ＢＰ及其它改進(jìn)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(quán)值，該權(quán)值總 是從輸出層開始修正，然后再修正前一層權(quán)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(quán)值調(diào)整量為△∞：１粵
ｄｎＪ

（４）

梯度法算法，動量一自適應(yīng)調(diào)節(jié)速率學(xué)習(xí)算法．?dāng)M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(quán)值為

∞＝∞＋△∞＝∞一，７警

（５）

在ＢＰ網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)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(zhuǎn) 移函數(shù)，田為學(xué)習(xí)步長，Ｐ為樣本數(shù)，＿ｊ｝＝１，２…尸。

３改進(jìn)的ＢＰ網(wǎng)絡(luò)在非線性系統(tǒng)中的應(yīng)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(yù)測則是 一件非常困難的事。水庫入庫水量的變化具有嚴(yán)重的非線性、

２改進(jìn)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(quán)值，訓(xùn) 練過程即從某一起點沿誤差函數(shù)的斜面逐漸達(dá)到最小點使之 誤差為零。而對于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，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(xùn)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(luò)進(jìn)

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(xué) 預(yù)測模型．而應(yīng)用上述的改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則可以較好地解決這 一問題。本文應(yīng)用改進(jìn)的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對某水庫入庫水量建 立了一種非線性自回歸預(yù)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)。現(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(fù)雜的非線性系統(tǒng)，影響 因素也是方方面面的。但是因?qū)嶒灄l件與信息獲取的限制， 對其樣本的選擇不能做到完備。本預(yù)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(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，實驗數(shù)據(jù)由浙

行了改進(jìn)，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(fù)梯度方向。而是允許誤 差沿著惡化的方向進(jìn)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(yīng)調(diào)整來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)值．使網(wǎng)絡(luò)能夠有 效收斂，大大提高了網(wǎng)絡(luò)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(quán)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(quán)值微分的雅可比矩陣，弘是 一個標(biāo)量，當(dāng)弘增加時，它接近于具有較小的學(xué)習(xí)速率的最 速下降法，當(dāng)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(luò)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(xùn)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(yù)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(dāng)天的入 庫水量為輸出．兩者之間建立非線性關(guān)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(luò)來說輸入和輸出應(yīng)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(zhuǎn)化函數(shù) 梯度大的地方．這樣可以加快網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度，并使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn) 練更加有效。故對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

絡(luò)的輸出。另用誤差函數(shù)（公式（３））計算出訓(xùn)練集中所有 目標(biāo)的誤差平方和。 （２）計算出誤差對權(quán)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(luò)的訓(xùn)練集進(jìn) 行初始化預(yù)處理．限制其在均值Ｏ和標(biāo)準(zhǔn)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(luò)的加權(quán)和。 敏感性的遞推關(guān)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(biāo)準(zhǔn)化前的輸入和目標(biāo)樣本，ｐｎ，饑為標(biāo)準(zhǔn)化

ｓｍ矗（《）（∥－）《。 ｓｐ＝Ｅ（％）（∥１）７：ｓ：；

（８）

后的輸入和目標(biāo)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(biāo)準(zhǔn)差。
網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后．得到的輸出是變換后的輸出，還需應(yīng)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(luò)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(chǔ)）

（１３）

式中ｙｎ為訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)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(dāng)使用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對新數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗時也應(yīng)對數(shù)據(jù)進(jìn) 行預(yù)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(guān)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(biāo)準(zhǔn)化處理后再進(jìn)行主成分分析．剔除 其變量之間的線性相關(guān)性及冗余性后進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模。同 時采用批處理的方法．即當(dāng)整個訓(xùn)練集都出現(xiàn)后網(wǎng)絡(luò)參數(shù)才 會被更新，這樣每個訓(xùn)練樣本的網(wǎng)絡(luò)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(dāng)日的入庫水量關(guān)系密切，則取網(wǎng)絡(luò)的輸人 樣本為Ｘ，其為［１０×４０００】的矩陣，目標(biāo)樣本為ｒ，其為［１× ４０００１的矩陣。 ３．２網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與建立 現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論證明，三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意 精度逼近任意非線性關(guān)系，所以本文選用三層ＢＰ網(wǎng)絡(luò)建立 水庫入庫水量預(yù)測模型。如前所述已選用了網(wǎng)絡(luò)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(fù)雜的問題，隱含層節(jié)點太少，可能造成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不出， 不能識別以前沒有學(xué)習(xí)過的樣本，容錯性能差；而節(jié)點太多， 又使得學(xué)習(xí)時間過長，誤差也不一定保證最佳。根據(jù)Ｈｅｃｈｔ— Ｎｉｅｌｓｅｎ理論�？蓪㈦[含層節(jié)點數(shù)設(shè)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(luò)的收斂速度和 輸出精度，取其為２０。這樣，得到網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為１０× ２０×ｌ。網(wǎng)絡(luò)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(luò)的收斂曲線示意圖 圖２改進(jìn)ＢＰ網(wǎng)絡(luò)的收斂曲線示意圖

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

采用聊彬函數(shù)新建網(wǎng)絡(luò)【卿，同時確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)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(xùn)練函數(shù)￡刪ｎｆｍ。
為歸一化輸入） 圖４預(yù)報結(jié)果示意圖 誤差是允許的，若讓網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差太小，就可能造成訓(xùn)練 過度，導(dǎo)致局部最優(yōu)。由此可見，預(yù)測結(jié)果是令人滿意的， 預(yù)測模型是有效的。 另外．即使對算法做了如此改進(jìn)，完成訓(xùn)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(shè)定的訓(xùn)練參數(shù)有訓(xùn)練次數(shù)ｅｐＤｃ凰、訓(xùn)練步長驢以、 誤差函數(shù)指標(biāo)伊以、肛初值。 最后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練直至其收斂 Ｍ￡＝￡ｒ面ｎ（聊￡Ｚ，乃 應(yīng)用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)聊￡對檢測樣本Ａ進(jìn)行仿真 ｙ哥溉（船￡＇Ａ） ３．３結(jié)果與分析 經(jīng)過１３７６２步的迭代．網(wǎng)絡(luò)收斂。為了體現(xiàn)改進(jìn)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(jìn)ＢＰ網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)ＢＰ網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型時網(wǎng)絡(luò)的收斂情況， 如圖所示傳統(tǒng)ＢＰ網(wǎng)絡(luò)當(dāng)訓(xùn)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(luò)麻痹的現(xiàn)象．導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)不能訓(xùn)練下 去．而改進(jìn)ＢＰ網(wǎng)絡(luò)能夠克服這一問題，在不斷地調(diào)整網(wǎng)絡(luò) 參數(shù)時跳出局部最小，從而使網(wǎng)絡(luò)收斂。 圖４給出了訓(xùn)練好的改進(jìn)ＢＰ網(wǎng)絡(luò)對檢驗樣本的預(yù)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(jìn)的ＢＰ網(wǎng)絡(luò)還有待于更進(jìn)一步的完善。

４結(jié)束語
由以上實驗結(jié)果可知．應(yīng)用改進(jìn)的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立 非線性系統(tǒng)的預(yù)測模型是完全可行的。通過在水庫入庫水量 預(yù)測中采用改進(jìn)的ＢＰ網(wǎng)絡(luò)．復(fù)雜的水量預(yù)報過程得以簡化。 彌補了傳統(tǒng)ＢＰ網(wǎng)絡(luò)的不足。使得網(wǎng)絡(luò)的收斂速度加快，提 高了預(yù)測精度及擬和效果。本預(yù)測模型現(xiàn)已應(yīng)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(jié)果表明，該預(yù)測模型實現(xiàn)了對每日入庫水量比較準(zhǔn)確 的預(yù)測．提高了水電站水調(diào)度方案的科學(xué)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(dǎo)

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叨．科技通報，２００３，１９（２）：１３０—１３５．

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作用�？梢�，隨著對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深入研究及改進(jìn)算法的完善， 其必將在其它的工程領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用。
參考文獻(xiàn)： ［１】焦李成．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)導(dǎo)論［Ｍ】．西安：西安電子科技大學(xué)出版 社．１９９２．

［４］盧學(xué)強．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法及其在非線性時間序列預(yù)測中的應(yīng)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
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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(luò)應(yīng)用設(shè)計［Ｍ】．北京：科學(xué)出版社，２００１． ［７］林開英，俞集輝．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期負(fù)荷預(yù)測中的數(shù)據(jù)分析［Ｊ】．重慶 大學(xué)學(xué)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(luò)的改進(jìn)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�，夸ｋ｝ｊｋ業(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(fēng) 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(fù)責(zé)控制閥門的動作和其故障檢測。Ａ／Ｄ模塊負(fù) ３．２實時嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用 表ｌ列出了應(yīng)用ＵＣ／ＯＳＪＩ后劃分的主要任務(wù)。各個任務(wù)間 通過信號量和消息進(jìn)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(wù)７和任務(wù)８進(jìn)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(wù)設(shè)計，滿足了多個任務(wù)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(wù)。通過一 段時間的試運行，驗證了其具有很高的可靠性。

４結(jié)論
本文通過詳細(xì)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(yīng)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(jié)構(gòu)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(zé)部分溫度信號采集。整個控制系統(tǒng)，控制對象多，邏輯結(jié) 構(gòu)與算法復(fù)雜，要求實時性較強，因而實時操作系統(tǒng)的應(yīng)用 能起到很好的效果。
表１任務(wù)劃分

任務(wù)編號
１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ １０

任務(wù)說明 關(guān)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(xiàn)： ［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(wù)

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�。颍铮螅螅� Ｊ Ｊ．Ｎｅｗ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａ１１ｄ ｓｅｎ『ｉｃｅｓ
ＭｉｃｒｉＩｌＩＩｌ，Ｉｎｃ，２００１．

ｓｉｎｃｅ

ＵＣ／０Ｓ—ＩＩ

Ｖ２．００【ｚ】．

［４】

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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(xué)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(xué)在推廣ＩｓＡ總線ＩＥＥＥ一４８８接口卡（ＧＰＩＢ—ＰＣＩ、ＧＰＩＢ—ＰＣ２、ＧＰＩＢ—ＰＣ３）基礎(chǔ)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(biāo)

準(zhǔn)，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(qū)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(fù)責(zé)解答各種技術(shù)問題，有意者來信來電聯(lián)系。 通信地址：西安交通大學(xué)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

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基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型及其應(yīng)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(jì)大學(xué),電子信息學(xué)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(xiàn)(7條) 1.林開英;俞集輝 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期負(fù)荷預(yù)測中的數(shù)據(jù)分析[期刊論文]-重慶大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2002(09) 2.聞新 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)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(xué)強 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法及其在非線性時間序列預(yù)測中的應(yīng)用 1997(06) 5.蘇高利;鄧芳萍 論基于MATLAB語言的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)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(luò)系統(tǒng)導(dǎo)論 1992

引證文獻(xiàn)(34條) 1.袁壽其.沈艷寧.張金鳳.袁建平 基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合葉輪離心泵性能預(yù)測[期刊論文]-農(nóng)業(yè)機械學(xué)報 2009(9) 2.陳潔.焦振宇 基于BP網(wǎng)絡(luò)的高精度超聲波液位計研究[期刊論文]-電子測量技術(shù) 2009(9) 3.劉振宇.郭玉明 應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)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(xué)報 2009(2) 4.張琦唯.康波.程序賢 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)爐終點碳溫分類預(yù)測模型建立與改進(jìn)[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(yīng)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(xué)軍.李宏 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能定稅系統(tǒng)設(shè)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(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碎解時間預(yù)測及應(yīng)用[期刊論文]-計算機測量與控制 2008(11) 9.趙學(xué)起.賀建軍.喻壽益 基于預(yù)測模型的一萬噸水壓機模鍛質(zhì)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(xué)習(xí)的水質(zhì)COD預(yù)測方法[期刊論文]-浙江大學(xué)學(xué)報（工學(xué)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(luò)的鋅產(chǎn)量預(yù)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(luò)的河北省各地級市農(nóng)業(yè)質(zhì)量評價[期刊論文]-河北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2008(1) 13.陳靜.葛超.安光晨 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性系統(tǒng)辨識中的應(yīng)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(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在艦船修理費用預(yù)測中的應(yīng)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(luò)相結(jié)合的土體凍脹量預(yù)測[期刊論文]-遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報 2007(6) 16.王則勝.施朝健 基于改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特裝修理費用預(yù)測中的應(yīng)用[期刊論文]-武漢理工大學(xué)學(xué)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(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測初產(chǎn)奶牛產(chǎn)奶量的方法[期刊論文]-農(nóng)業(yè)機械學(xué)報 2007(5) 19.鄭慧凡.白靜.李安桂 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑物空調(diào)負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用評述[期刊論文]-計算機應(yīng)用與軟件 2007(6) 20.王曉萍.林楨.金鑫 紫外掃描式水質(zhì)COD測量技術(shù)與儀器研制[期刊論文]-浙江大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版） 2006(11) 21.王雙喜.黃文騫 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在潮汐預(yù)報中的應(yīng)用[期刊論文]-哈爾濱工程大學(xué)學(xué)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(luò)的煤自然發(fā)火期預(yù)測[期刊論文]-遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué) 報（自然科學(xué)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(luò)的非線性系統(tǒng)的預(yù)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(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)盈利能力測評模型及應(yīng)用[期刊論文]-工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì) 2006(6) 25.李雪.朱杰 超聲探傷信號的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別[期刊論文]-電子測量技術(shù) 2006(2) 26.王麗.徐德民.崔榮鑫.王小寧 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水下航行器深度控制中的應(yīng)用[期刊論文]-彈箭與制導(dǎo)學(xué)報 2006(1) 27.董菲 預(yù)測控制在電廠中的應(yīng)用研究[學(xué)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(shù)研究[學(xué)位論文]碩士 2006 29.林楨 紫外掃描式水質(zhì)COD測量技術(shù)與儀器設(shè)計[學(xué)位論文]碩士 2006 30.劉艷.任章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛行器建模研究[期刊論文]-戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈控制技術(shù) 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(yīng)用[學(xué)位論文]碩士 2005 32.陳艷 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測研究[學(xué)位論文]碩士 2005 33.于鉑 基于圖像處理技術(shù)的豬肉無損定級系統(tǒng)[學(xué)位論文]碩士 2005 34.貢學(xué)文 電液伺服系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制[學(xué)位論文]碩士 2005

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  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。