针对多支路系统中，各个支路之间存在耦合，难以对各个支路流量准确的控制。提出了基于神经网络PID的多支路流量控制，对多支路流量系统建模，利用神经网络的学习能力，拟合各支路的耦合关系。使用Matlab软件进行仿真，并且在神经网络加入了惯性量以及神经元系数，大大地加快控制速度以及显著的提升准确率。仿真结果表明，基于神经网络的PID可以快速、准确地控制各支路流量。
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