简介
在Matlab-Simulink中实现神经网络的在线训练通常需要结合Simulink模型和MATLAB脚本来完成。以下是一般的步骤：
搭建Simulink模型：
使用Simulink中的Neural Network Toolbox来添加神经网络块。这可以通过“Add Block”菜单完成。配置神经网络块的结构、输入、输出等参数。
配置神经网络训练器：
在Simulink模型中选择神经网络块，然后打开块参数。在块参数中，配置神经网络的训练器和相关参数。这可能包括选择训练算法、学习率、训练数据等。
连接数据源：
将数据源（例如输入信号）连接到神经网络块。确保数据源与神经网络输入的维度和类型匹配。
编写MATLAB脚本：
创建一个MATLAB脚本，用于在线生成和提供训练数据。
在MATLAB脚本中使用sim函数来执行Simulink模型的仿真，并通过输入端口将数据传递给神经网络。
在线训练循环：
在MATLAB脚本中实现一个循环，用于在线训练神经网络。在每个迭代中，使用sim函数进行一次模型仿真，获取输出，并将这些输出用于更新神经网络的权重。
实时更新显示（可选）：
如果需要实时监控神经网络的训练过程，可以在Simulink中添加显示块，显示神经网络的性能指标。
训练模型：
输入量：人数（万人）；机动车数量（万辆）；公路面积（万平方公里）
输出量：公路客运量（万人）；公路货运量（万吨）
模型框架：
程序结果
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