买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利一种PID-BP神经网络目标点迹预测方法、设备、介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121348709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511896439.1，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种PID-BP神经网络目标点迹预测方法、设备、介质是由涂学海;康振梅;邓宇;闫善勇;袁红刚;娄宁设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种PID-BP神经网络目标点迹预测方法、设备、介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种PID‑BP神经网络目标点迹预测方法、设备、介质，涉及点迹预测领域。本发明通过在损失函数中引入积分项和微分项，增强了模型对时间序列数据的长期趋势和动态变化的捕捉能力，提升了预测的平滑性和稳定性。此外，采用滑动窗口技术生成输入输出样本，进一步提高了模型的预测精度和泛化能力。本发明相较于传统方法，在点迹预测的精度和稳定性方面具有显著优势，适用于目标点迹预测等实际应用场景。

本发明授权一种PID-BP神经网络目标点迹预测方法、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种PID-BP神经网络目标点迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：对获取的目标点迹数据进行归一化处理，并对PID-BP神经网络的网络参数进行初始化； 步骤S2：选择隐藏层激活函数，根据隐藏层的输入数据计算隐藏层输出数据； 步骤S3：将所述隐藏层输出数据作为输出层的输入数据，计算输出层的实际输出数据； 步骤S4：通过所述实际输出数据和期望输出数据计算比例误差，同时对所述比例误差进行积分得出积分误差，并对所述比例误差进行微分求出微分误差； 步骤S5：对所述比例误差、积分误差和微分误差按照预设的权重系数进行融合，计算出最终的PID-BP神经网络的训练误差，并将该训练误差作为反向传播的依据； 步骤S6：根据所述反向传播的依据调整网络权值和阈值，使得所述训练误差趋于收敛，直至满足训练停止条件，得到训练好的PID-BP神经网络模型； 步骤S7：使用所述训练好的PID-BP神经网络模型对点迹数据进行预测，计算出预测点迹数据； 所述步骤S5，包括： 设计代价函数，使用梯度下降法优化隐藏层和输出层各个权重和偏置，优化目标为使误差向零收敛，即不断的迭代调整网络，使得代价函数最小，代价函数如式9所示： 9 其中、、分别为期望输出与实际输出之间误差的比例项、积分项和微分项，如式10、11和12；参数、、分别表示期望输出与实际输出之间误差的比例项、积分项和微分项权重，用于平衡各部分重要性； 10 11 12 通过代价目标函数对和以及阈值和分别求偏导数，并将计算得到的偏导数作为反向传播更新网络参数的梯度依据； 其中，为输出层节点数，表示第个输出层节点的输出，表示第个输出层节点的期望输出值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第十研究所，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区茶店子东街48号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。