隐含层数的多少与神经网络的能力密切相关，增加可以使其能力增强，但是也会是训练复杂化，增加训练时间。对于大部分系统，隐层数不超过两个即可。对于广一水泵厂选择使用1个隐层。对于其神经元数目的确定没有好的方法，一般采用试凑法，以保证所建网络的PID控制有良好的泛化能力，以使网络的训练精度和预测精度都最高。经过试凑实验，确定神经元的数目为5个。
初始权值的选择对网络最后接受误差的影响极大，对局部极小点的防止和网络的收敛速度有一定的影响。神经元要从Sigmnid函数的中点开始学习，因此权值初值的选择采用随机数，且其值还要足够地小，以确保在任何输入模式作用下，任意隐层神经元的初始净输入都能接近零，基于BP神经网络的PID控制系统（BP-PID）的上升时间上升时间tr、峰值时间tp、调节时间（±5%）ts、超调量Mp都较常规的PID的要小，说明BP-PID控制系统的调节速度更快，响应较迅速；超调量Mp比常规PID的要小，进入稳定状态的速度更快。
总体来说，BP-PID控制系统具有良好的动态特性。广一水泵厂为了研究其抗干扰性能，在系统运行到4000秒时，给系统加一脉冲干扰，则可得其系统仿真BP-PID控制在系统的调节时间上缩短了将近100s，而且其波动范围和持续时间上都比用常规PID控制的缩短很大，表现出很强的鲁棒性，特别是在持续时间和调节时间上，甚至比使用自适应模糊PID控制的系统都提高很多。
从仿真结果看，BP-PID控制系统不仅能很好实现冷却水温差控制的目标，而且在动态性能和抗干扰性能上都有极大地改善。因此，在本系统中，广一水泵厂采用BP-PID控制是对常规PID的一种较好优化。但是BP-PID在实际操作中，对隐含层和输出层的初始权值要求较高，需要选择适当的权值。如果选择不合适，可能会使学习过程陷入局部极小点，就会使网络不收敛。基于BP神经网络的PID控制器的基本结构、控制算法的原理，最后，将这种控制应用到地下水源热泵控制系统进行仿真，取得较好的控制效果，完成了对常规PID算法的优化。
建立精确的数学模型，使常规PID控制难以发挥良好作用。随着模糊控制和神经网络等智能算法的发展，由于其不需要精确的数学模型和具有较强的鲁棒性等特性，广一水泵厂在控制系统中已被广泛应用。论文根据常规PID、模糊控制和神经网络的各自优点，利用模糊控制和神经网络对常规PID参数进行自整定，分别应用自适应模糊PID控制和神经网络PID控制，使智能算法和常规PID有机结合，取长补短。最后，研究了自适应模糊PID控制和神经网络PID控制的原理和其控制算法，设计了自适应模糊PID控制器和神经网络PID控制器，并利用辨识的数学模型进行仿真，在动态特性和稳态性能上，比常规PID控制更好的效果，实现了对现行常规PID控制的优化。
（1）地下水源热泵空调系统比其他常规的空调系统在应用方案上具有显著的节能优势，必将在在建筑节能方面发挥巨大作用；
（2）建立的深井水泵变流量控制温差的数学模型，对以后地下水源热泵空调系统的优化控制研究提供了很好的参考；
（3）广一离心泵提出的自适应模糊PID控制和神经网络PID控制，可以推广到其他的系统，应用于更多的工业控制过程；
（4）针对PID参数的自整定，可以根据其控制规律、智能算法的特点和现场经验，提出更多的PID参数的整定方法，比如专家PID、灰色PID，在具体的系统中应用验证。
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