路灯车出租, 佛山哪儿有路灯车, 佛山路灯车出租, 如何建立路灯车平台神经网络误差补偿预测模型??  在实际中，一个路灯车平台系统肯定存在超静定、挠度变相及行程间隙等问题。要想实现路灯车平台快速及精准的调平，唯一的办法就是建立一个精确的路灯车平台调平数学模型。建立精确的路灯车平台控制模型非常困难是因为路灯车平台系统必然存在非线性、强耦合等特点。由于神经网络具有辨识未知函数的能力，可以利用它来处理路灯车平台系统的不确定因素。可以将不确定因素导致的控制误差作为补偿直接叠加在控制端，以期实现精确、快速的调平。基于上述思路，利用神经网络对不确定因素引起的误差作为控制端的补偿，结合刚性系统模型，建立神经网络误差补偿预测模型。

    控制器调平系统  Z-1⊗神经网络补偿器学习算法, 神经网络结构神经网络能够实现复杂的输入—输出非线性映射关系。对于任意的给定函数1(,,)nfxLx和误差精度ε>0，总能存在一个三层前馈神经网络，隐含层神经元的作用为δ(x)，输入—输出层均为线性神经元，使得神经网络的输入—输出关系nY=NNxxL 总能和逼近函数(,,)nfxLx的差值为ε。因此误差补偿神经网络采用三层BP神经网络。 ---隐含层输出层输入层mTnx.  因为要求神经网络的激励函数必须处处可导，一般情况下都使用Sigmoid函数(以下32简称S型函数)作为激励函数，。使用S型激励函数时BP神经网络输入和输出的关系。

      BP神经网络的标准学习算法在实际应用中，没有一种通用有效的方法来确定BP网络的结构和参数，用这个确定的BP网络描述输入和输出之间的映射，只能通过学习的方法来得到满足期望的BP网络模型。BP学习算法可以归纳如下：

    ①设置变量和参数，主要包括：学习速率：η33输入向量：TnX=xxxL  输出层输出向量：TmY=yyL  各层输出向量：TjO=ooooLL  期望输出向量：Tjd=ddddLL输出层到隐层之间的权值矩阵：mV=VVVVLL 隐层到输出层之间的权值矩阵.  

     ②初始化，给各个权值矩阵一个较小的非零的随机向量，设定误差函数、计算精度值及最大学习次数。

     ③从训练样本集中随机取出第k个样本，把它的信息输入到网络中。

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     ④对输入样本，正向计算BP网络各层神经元的输入和和输出。

     ⑤计算网络的实际输出和期望输出的误差。

     ⑥判断误差是否已经满足要求，若满足则转向步骤⑨，否则转向步骤⑦。

     ⑦判断是否已经达到了迭代的最大次数，若达到，转向步骤⑨，否则反向计算各层神经元的局部梯度。

    ⑧根据局部梯度逐个修正各个矩阵的权值。

    ⑨判断是否学习完所有的样本，是则学习过程结束，否则转向步骤③继续学习。

      神经网络的训练的目的就是寻找一组合适的权值{W,θ}∗∗使得网络yNN(X,W,θ)∗∗=，使得式3-1的误差最小。  其中()diyt是神经网络的期望输出值；()iyt为网络的实际输出值，LN为输出层的节点总个数；P为训练样本的数量。BP网络它具有学习效率低、收敛速度慢等缺陷，国内外学着对BP网络做了不少改进。本文假设神经网络的实际输出和期望输出分别为iL和diL，因此可以得到BP网络的输出误差函数为：  假设BP网络输出误差函数对权值向量W的梯度为w∇E，则根据梯度法，BP网络可能的权值对时间求导为：()wdwEdt=−η∇η为正的小数(3.5)若时间t产生微小的波动，BP网络权值变化为  做离散处理，并做一阶逼近： 可以看出它就是标准的BP算法，η为学习率。由于网络的最终权值和网络中误差、梯度信息息息相关。所以学习率η取为： λ为学习率增益，其必大于0；2w∇E为网络误差函数对权值梯度微量的范数.

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