03-PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制

本代码研究了基于PID神经元的多变量耦合系统控制，并用PSO算法来优化控制器以取得更好的控制效果。

网络结构：PID神经元网络可分为用于单变量系统控制的SPIDNN单输出神经元网络和多变量系统控制的MPIDNN神经元网络两大类。

其中，SPIDNN是神经元网络的基本形式，MPIDNN是多个SPIDNN的组合形式。

PID神经元网络控制器用于系统控制时，由于网络权值的初始值的是随机给定的，所以每次训练后控制效果都有所差别。

PSO算法是一种基于种群搜索的群体智能算法，该算法来自于对鸟类捕食的研究，算法进化过程中通过对个体极值粒子和群体极值粒子的跟踪找到系统的最佳解。

本代码把PID神经元网络和PSO算法有机结合，用PSO算法来弥补神经元网络在权值和阀值随机取值的缺陷，以获得更好的预测结果。

PSO优化神经元网络解耦控制主要分为神经元网络结构确定，PSO算法优化神经元网络和神经元网络控制三个部分组成，其中神经元网络结构确定根据控制对象输入输出数量确定网络的输入层，隐含层，输出层节点数目，得到了粒子的长度。

PSO优化神经元网络用PSO算法优化神经元网络控制器的权值，适应度值为控制误差。

神经元网络控制用最优个体对应的神经元网络来控制复杂耦合系统。

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