畢業(yè)設(shè)計開題報告 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號預(yù)測中的應(yīng)用

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1、畢業(yè)設(shè)計開題報告 題目： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號預(yù)測中的應(yīng)用 專業(yè)： 指導(dǎo)教師： 學(xué)院： 自動化 學(xué)號： 班級： 姓名： 關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 信號預(yù)測 一、 選題的目的、意義： 在科學(xué)研究和工程應(yīng)用中，為了有效的獲取信息以及利用信息，必須對信號進(jìn)行分析處理與預(yù)測。信號預(yù)測是分析與處理的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。在大型復(fù)

2、雜的系統(tǒng)控制中都需要信號的預(yù)測控制，通常需要大量的數(shù)學(xué)運(yùn)算和借助計算機(jī)編制相應(yīng)的程序達(dá)到信號加工變換的目的。目前流行用BASIC、FORTRAN 和C語言編制程序既需要對有關(guān)算法有深刻的了解,又需熟練掌握所用語言的語法和編程技巧，同時具備這兩方面的能力有一定困難。并且編制程序是復(fù)雜的，不僅浪費(fèi)人力和物力，且影響工作進(jìn)程和效率。在這種情況下，就想找到一種現(xiàn)成的仿真軟件。 MATLAB現(xiàn)已成為國際上公認(rèn)的最優(yōu)秀的數(shù)值計算和仿真分析軟件。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是MATLAB環(huán)境下所開發(fā)出來的許多工具箱之一，它是以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，用MATLAB語言構(gòu)造出典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)。用MATLAB可以編寫

3、各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與訓(xùn)練的子程序，并根據(jù)自己的需要去調(diào)用有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱。 自20世紀(jì)80年代初興起第二次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)熱潮以來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以它特有的自學(xué)習(xí)、自組織、聯(lián)想記憶和并行處理等功能，被應(yīng)用到眾多的領(lǐng)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks， 簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connectionist Model），是對人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Natural Neural Network）若干基本特性的抽象和模擬。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以對大腦的生理研究成果為基礎(chǔ)的，其目的在于模擬大腦的某些機(jī)理與機(jī)制，實現(xiàn)某個方面的功能。并且特有非線性適應(yīng)性信息處理

4、能力。 信號是聲、光、電等運(yùn)載消息的物理量，它們是時間或空間的函數(shù)，所攜帶的消息就在變化之中。其中，確定性信號對任意一時刻都對應(yīng)有確定的函數(shù)值，包括未來時刻；隨機(jī)信號不遵循任何確定性規(guī)律變化，未來值不能用精確的時間函數(shù)描述，一般的方法是很難準(zhǔn)確地預(yù)測。相比之下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這方面顯示了明顯的優(yōu)越性。近年來，人們將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引入系統(tǒng)建模和辨識中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的對任意非線性映射的任意逼近的能力，來模擬實際輸入-輸出關(guān)系。 人是萬物之靈，區(qū)別人與動物的是其發(fā)達(dá)的大腦及進(jìn)化的智慧。研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是神經(jīng)學(xué)習(xí)的機(jī)理，對認(rèn)識和促進(jìn)人自身發(fā)展有特殊的意義。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展

5、歷史中，很長一段時間里沒有找到隱層的連接權(quán)值調(diào)整問題的有效算法。直到誤差反向傳播算法（BP算法）的提出，成功地解決了求解非線性連續(xù)函數(shù)的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重調(diào)整問題。 　　BP (Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即誤差反傳誤差反向傳播算法的學(xué)習(xí)過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層是內(nèi)部信息處理層，負(fù)責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求，中間層可以設(shè)計為單隱層或者多隱層結(jié)構(gòu)；最后一個隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進(jìn)一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。當(dāng)實際

6、輸出與期望輸出不符時，進(jìn)入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復(fù)始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權(quán)值不斷調(diào)整的過程，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程，此過程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。 　　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BP網(wǎng)絡(luò)模型包括其輸入輸出模型、作用函數(shù)模型、誤差計算模型和自學(xué)習(xí)模型。 　　 （1）節(jié)點(diǎn)輸出模型 　 隱節(jié)點(diǎn)輸出模型：Oj=f(∑WijXi-qj) (1) 　 輸出節(jié)點(diǎn)輸出模型：Yk=f(∑TjkOj-qk) (2) 　　f-非線形作用函數(shù)；q -神經(jīng)單元閾值。 　　圖1

7、 典型BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型 　　 （2）作用函數(shù)模型 作用函數(shù)是反映下層輸入對上層節(jié)點(diǎn)刺激脈沖強(qiáng)度的函數(shù)又稱刺激函數(shù)，一般取為(0,1)內(nèi)連續(xù)取值Sigmoid函數(shù)： f(x)=1/(1+e) （3） 　　 （3）誤差計算模型 誤差計算模型是反映神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出與計算輸出之間誤差大小的函數(shù)： Ep=1/2∑(tpi-Opi) (4) 　tpi- i節(jié)點(diǎn)的期望輸出值；Opi-i節(jié)點(diǎn)計算輸出值。 　　 （4）自學(xué)習(xí)模型 　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，即連接下層節(jié)點(diǎn)和上層節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重拒陣Wij的設(shè)定和誤差修正過程。BP網(wǎng)絡(luò)有師學(xué)習(xí)方式-需要設(shè)定期望值和無師學(xué)習(xí)方式-只需輸入模式之分。自學(xué)習(xí)模型為

8、　　△Wij(n+1)= h ФiOj+a△Wij(n) （5） 　　h -學(xué)習(xí)因子；Фi-輸出節(jié)點(diǎn)i的計算誤差；Oj-輸出節(jié)點(diǎn)j的計算輸出；a-動量因子。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用及不足 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用作分類、聚類、預(yù)測等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要有一定量的歷史數(shù)據(jù)，通過歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中隱含的知識。在你的問題中，首先要找到某些問題的一些特征，以及對應(yīng)的評價數(shù)據(jù)，用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 雖然BP網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛的應(yīng)用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下幾個方面的問題。 首先，由于學(xué)習(xí)速率是固定的，因此網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢，需要較長的訓(xùn)練時間。對于一些復(fù)雜問題，BP算法需要的訓(xùn)練時

9、間可能非常長，這主要是由于學(xué)習(xí)速率太小造成的，可采用變化的學(xué)習(xí)速率或自適應(yīng)的學(xué)習(xí)速率加以改進(jìn)。 其次，BP算法可以使權(quán)值收斂到某個值，但并不保證其為誤差平面的全局最小值，這是因為采用梯度下降法可能產(chǎn)生一個局部最小值。對于這個問題，可以采用附加動量法來解決。 再次，網(wǎng)絡(luò)隱含層的層數(shù)和單元數(shù)的選擇尚無理論上的指導(dǎo)，一般是根據(jù)經(jīng)驗或者通過反復(fù)實驗確定。因此，網(wǎng)絡(luò)往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的負(fù)擔(dān)。 最后，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和記憶具有不穩(wěn)定性。也就是說，如果增加了學(xué)習(xí)樣本，訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)就需要從頭開始訓(xùn)練，對于以前的權(quán)值和閾值是沒有記憶的。但是可以將預(yù)測、分類或聚類做的比較好的

10、權(quán)值保存。 二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史 1943年，心理學(xué)家WMcculloch和數(shù)理邏輯學(xué)家WPitts在分析、總結(jié)神經(jīng)元基本特性的基礎(chǔ)上首先提出神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型。此模型沿用至今，并且直接影響著這一領(lǐng)域研究的進(jìn)展。因而，他們兩人可稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的先驅(qū)。1945年馮諾依曼領(lǐng)導(dǎo)的設(shè)計小組試制成功存儲程序式電子計算機(jī)，標(biāo)志著電子計算機(jī)時代的開始。1948年，他在研究工作中比較了人腦結(jié)構(gòu)與存儲程序式計算機(jī)的根本區(qū)別，提出了以簡單神經(jīng)元構(gòu)成的再生自動機(jī)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。但是，由于指令存儲式計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展非常迅速，迫使他放棄了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的新途徑，繼續(xù)投身于指令存儲式計算機(jī)技術(shù)的

11、研究，并在此領(lǐng)域作出了巨大貢獻(xiàn)。雖然，馮諾依曼的名字是與普通計算機(jī)聯(lián)系在一起的，但他也是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的先驅(qū)之一。 　　50年代末，F(xiàn)Rosenblatt設(shè)計制作了“感知機(jī)”，它是一種多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這項工作首次把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究從理論探討付諸工程實踐。當(dāng)時，世界上許多實驗室仿效制作感知機(jī)，分別應(yīng)用于文字識別、聲音識別、聲納信號識別以及學(xué)習(xí)記憶問題的研究。然而，這次人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究高潮未能持續(xù)很久，許多人陸續(xù)放棄了這方面的研究工作，這是因為當(dāng)時數(shù)字計算機(jī)的發(fā)展處于全盛時期，許多人誤以為數(shù)字計算機(jī)可以解決人工智能、模式識別、專家系統(tǒng)等方面的一切問題，使感知機(jī)的工作得不到重視；其次，當(dāng)時的電

12、子技術(shù)工藝水平比較落后，主要的元件是電子管或晶體管，利用它們制作的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體積龐大，價格昂貴，要制作在規(guī)模上與真實的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似是完全不可能的；另外，在1968年一本名為《感知機(jī)》的著作中指出線性感知機(jī)功能是有限的，它不能解決如異感這樣的基本問題，而且多層網(wǎng)絡(luò)還不能找到有效的計算方法，這些論點(diǎn)促使大批研究人員對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前景失去信心。60年代末期，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入了低潮。 另外，在60年代初期，Widrow提出了自適應(yīng)線性元件網(wǎng)絡(luò)，這是一種連續(xù)取值的線性加權(quán)求和閾值網(wǎng)絡(luò)。后來，在此基礎(chǔ)上發(fā)展了非線性多層自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)時，這些工作雖未標(biāo)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的名稱，而實際上就是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

13、模型。隨著人們對感知機(jī)興趣的衰退，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究沉寂了相當(dāng)長的時間。80年代初期，模擬與數(shù)字混合的超大規(guī)模集成電路制作技術(shù)提高到新的水平，完全付諸實用化，此外，數(shù)字計算機(jī)的發(fā)展在若干應(yīng)用領(lǐng)域遇到困難。這一背景預(yù)示，向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尋求出路的時機(jī)已經(jīng)成熟。美國的物理學(xué)家Hopfield于1982年和1984年在美國科學(xué)院院刊上發(fā)表了兩篇關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的論文，引起了巨大的反響。人們重新認(rèn)識到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的威力以及付諸應(yīng)用的現(xiàn)實性。隨即，一大批學(xué)者和研究人員圍繞著 Hopfield提出的方法展開了進(jìn)一步的工作，形成了80年代中期以來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究熱潮。 研究方向 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究可以分為理論研

14、究和應(yīng)用研究兩大方面。 理論研究可分為以下兩類： 　 1、利用神經(jīng)生理與認(rèn)知科學(xué)研究人類思維以及智能機(jī)理。 　　 2、利用神經(jīng)基礎(chǔ)理論的研究成果，用數(shù)理方法探索功能更加完善、性能更加優(yōu)越的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，深入研究網(wǎng)絡(luò)算法和性能，如：穩(wěn)定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發(fā)新的網(wǎng)絡(luò)數(shù)理理論，如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)、非線性神經(jīng)場等。 　　 應(yīng)用研究可分為以下兩類： 　　 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件模擬和硬件實現(xiàn)的研究。 　　 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個領(lǐng)域中應(yīng)用的研究。這些領(lǐng)域主要包括：模式識別、信號處理、知識工程、專家系統(tǒng)、優(yōu)化組合、機(jī)器人控制等。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論本身以及相關(guān)理論、相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，神經(jīng)

15、網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用定將更加深入。 三、主要參考資料： 1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，候媛彬，杜京義，汪梅編 西安電子科技大學(xué)出版社，2007年。 2. MATLAB 6.5輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計，飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心主編，電子工業(yè)出版社，2003年。 3. 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制，王永驥，涂建編 機(jī)械工業(yè)出版社，1999年 4. 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林資源管理模型研究，洪偉，吳承禎，何東進(jìn)編 化學(xué)工業(yè)出版社，2004年。 5. MATLAB與SIMULINK工程應(yīng)用，Mohand Mokhtari Michel Marie編，電子工業(yè)出版社，2002年。 6. 信號分析與處理，趙光宙， 舒勤編機(jī)械工業(yè)出版社

16、2001年8月 四、設(shè)計內(nèi)容： 本工程設(shè)計是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號預(yù)測中的應(yīng)用mathlab自控設(shè)計。 畢業(yè)設(shè)計內(nèi)容包括： 1、畢業(yè)設(shè)計說明書：采用一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對每個采樣間隔的信號值進(jìn)行預(yù)測。通過在每個離散時刻 增加有效值，推導(dǎo)出估計預(yù)測值，在t時刻和t-1時刻之間信號的變化在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中反向傳播以便進(jìn)行學(xué)習(xí)。 2、設(shè)計方案，使用技術(shù)。 五、設(shè)計方法及技術(shù)路線： 1、熟悉mathlab軟件神經(jīng)元設(shè)計 這是設(shè)計的第一步。在這個階段還需要收集信號處理中的有關(guān)物性參數(shù)和重要數(shù)據(jù)。 2、確定設(shè)計方案，完成流程圖 了解設(shè)計方案，充分了解設(shè)計內(nèi)容，并在此基礎(chǔ)上可畫出流程圖。 3、編制有關(guān)

17、設(shè)計信息的設(shè)計文件 確定設(shè)計方案和流程圖，按照方案提供的數(shù)據(jù)和流程圖，查閱有關(guān)說明，選定數(shù)據(jù)、測試系統(tǒng)可靠性。 4、根據(jù)自控專業(yè)有關(guān)的其他設(shè)備、材料選用等情況，完成有關(guān)的設(shè)計文件 六、設(shè)計時間安排 第0周:根據(jù)前期調(diào)研完成開題報告，并準(zhǔn)備開題答辯。 第一二三周:熟悉課題任務(wù)書，熟悉相關(guān)軟件的使用 第四周：學(xué)習(xí)使用熟悉相關(guān)軟件。 第五、六周：學(xué)習(xí)使用軟件，設(shè)計相關(guān)。 第七、八周：弄清程序流程，制定設(shè)計方案 第九、十周：寫出說明書草稿。 第十一、十二周：根據(jù)流程及控制要求進(jìn)行自控裝置的選型，中期檢查。 第十四周：編寫儀表選型參數(shù)表；繪出儀表回路圖。 第十五周：設(shè)計出程序，調(diào)試結(jié)果等。 第十六周：整理出設(shè)計說明書，準(zhǔn)備答辯。 第十七周：答辯。 七、預(yù)期成果 能夠設(shè)計開發(fā)出脫硫島工段的的檢測裝置，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的檢測；制定出完整的控制方案（包括被控變量、操縱變量、控制閥氣開、氣關(guān)型式、口徑、控制器正反作用的選擇等）；計算完整的控制閥計算書；完成裝置選擇并達(dá)到自動化裝置選型工藝防爆、防腐要求； 按施工圖設(shè)計深度繪制出合格圖紙，包括儀表數(shù)據(jù)表、工藝控制流程圖、端子配線圖、儀表回路圖、電纜管纜外部連接系統(tǒng)圖、各個參數(shù)表圖并提交說明書，準(zhǔn)備答辯。