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在loop - simulink中更改传递函数

在Loop-Simulink中更改传递函数是指在使用Loop-Simulink进行系统建模和仿真时，需要修改系统的传递函数。传递函数是描述系统输入和输出之间关系的数学模型，通常用于控制系统设计和分析。

在Loop-Simulink中更改传递函数的步骤如下：

打开Loop-Simulink软件，并创建一个新的模型文件。
在模型文件中选择需要修改传递函数的系统组件或模块。
右键点击选中的系统组件或模块，选择“打开”或“编辑”选项。
在打开或编辑的界面中，找到传递函数的参数设置部分。
根据需要，修改传递函数的参数，例如增益、时延、阻尼比等。
保存修改后的传递函数参数，并关闭编辑界面。
在Loop-Simulink中进行系统仿真，验证修改后的传递函数对系统行为的影响。

Loop-Simulink是腾讯云推出的一款基于云计算的系统建模和仿真工具，它提供了丰富的模块和组件，可以方便地进行系统建模、仿真和分析。在Loop-Simulink中，用户可以通过图形化界面进行系统模型的搭建和参数设置，无需编写复杂的代码。同时，Loop-Simulink还提供了多种优化算法和工具，帮助用户进行系统性能优化和参数调整。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云云服务器（CVM）、腾讯云云数据库MySQL版、腾讯云人工智能平台（AI Lab）。

腾讯云云服务器（CVM）是一种灵活可扩展的云计算服务，提供了高性能的虚拟机实例，适用于各种计算场景。详情请参考：腾讯云云服务器

腾讯云云数据库MySQL版是一种高性能、可扩展的关系型数据库服务，适用于各种应用场景。详情请参考：腾讯云云数据库MySQL版

腾讯云人工智能平台（AI Lab）是一套集成了多种人工智能技术的开发平台，提供了丰富的工具和算法，帮助用户快速构建和部署人工智能应用。详情请参考：腾讯云人工智能平台

相关搜索:Simulink -在文件中存储变量运行Simulink，更改Matlab函数中的输入变量为什么我不能在simulink中实现传递函数形式的PID控制器？在F#中传递函数在管道中传递函数参数在functional react中传递函数在函数中传递函数参数在typescript中创建传递函数在elisp中传递函数参数在MatLab中利用Simulink绘制位置数据尝试在Kotlin中传递函数参数在SIMULINK中获取并设置仿真停止时间？在Simulink中绘制不完整的图形 Javascript->在子变量中迭代for loop.Changes更改父变量在React数据中传递函数时出错在props中传递函数未定义在参数中传递函数的React Storybook 在txt文件中写入"for loop“结果在Swift中存在for-loop问题在simulink中创建TCP/IP服务器块

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clear; clc; TestSamNum = 20; % 学习样本数量 ForcastSamNum = 2; % 预测样本数量 HiddenUnitNum=8; % 隐含层 InDim = 3; % 输入层 OutDim = 2; % 输出层 % 原始数据 % 人数(单位：万人) sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ... 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63]; % 机动车数(单位：万辆) sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6... 2.7 2.85 2.95 3.1]; % 公路面积(单位：万平方公里) sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 ... 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79]; % 公路客运量(单位：万人) glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ... 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462]; % 公路货运量(单位：万吨) glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 ... 13320 16762 18673 20724 20803 21804]; p = [sqrs; sqjdcs; sqglmj]; % 输入数据矩阵 t = [glkyl; glhyl]; % 目标数据矩阵 [SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始样本对(输入和输出)初始化 SamOut = tn; % 输出样本 MaxEpochs = 50000; % 最大训练次数 lr = 0.05; % 学习率 E0 = 1e-3; % 目标误差 rng('default'); W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化输入层与隐含层之间的权值 B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化输入层与隐含层之间的阈值 W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化输出层与隐含层之间的权值 B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化输出层与隐含层之间的阈值 ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1); for i = 1 : MaxEpochs HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层网络输出 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层网络输出 Error = SamOut - NetworkOut; % 实际输出与网络输出之差 SSE = sumsqr(Error); % 能量函数(误差平方和) ErrHistory(i) = SSE; if SSE < E0 break; end % 以下六行是BP网络最核心的程序 % 权值(阈值)依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量 Delta2 = Error; Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut); dW2 = Delta2 * HiddenOut'; dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1); dW1 = Delta1 * SamIn'; dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1); % 对输出层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W2 = W2 + lr*dW2; B2 = B2 + lr*dB2; % 对输入层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W1 = W1 + lr*dW1; B1 = B1 + lr*dB1; end HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层输出最终结果 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输

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