DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2025.06.005
基金项目：云南省教育厅科研基金项目资助“基于人工神经网络的农业温室控制系统研究”（2023J1845）
作 者：段科俊 ，李小丽 ，金光哲 ，余 侠 ，张 扬（玉溪农业职业技术学院，云南 玉溪 653106）
摘 要：【目的】传统控制方法存在控制精度低、系统输出不稳定、明显大滞后等问题，亟需探索一种适用于现代农业温室生产系统的合理有效的控制策略。【方法】首先，根据BP神经网络原理确定BP-PID控制器的模型；其次，结合不同的隐含层神经元计算公式，确定不同数量的隐含层神经元节点，并通过MATLAB软件对不同隐含层神经元节点数量的BP-PID算法进行仿真；最后，分析BP神经网络中隐含层神经元节点数量对控制结果的影响，并确定仿真模型的隐含层神经元节点阈值区间。【结果】在3输入、3输出的BP-PID控制中，隐含层神经元节点较少时（q≤3），系统的响应曲线不够平滑，控制精度较低；隐含层神经元节点过多时（q≥8），系统响应曲线的平滑度较好，但控制精度难以进一步提升，超调现象也难以进一步改善。【结论】隐含层神经元节点q=6时具有较好的控制效果，虽然不同数量的隐含层神经元节点在控制系统中的效果不尽相同，但整体效果均优于常规PID控制，BP-PID控制适用于具有延时环节的一阶惯性温室系统。
关键词：BP-PID；神经网络；隐含层；温室；MATLAB
引文信息：[1]段科俊，李小丽，金光哲，等.基于BP神经网络PID控制器的农业温室系统仿真研究[J].南方农机，2025，56(6)：18-22.
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