基于神经网络的PID控制算法是一种结合传统PID控制器和神经网络技术的智能控制方法。该算法利用神经网络的自学习和自适应能力，动态调整PID控制器的参数（比例、积分、微分系数），以适应系统动态特性的变化。神经网络通过在线学习不断优化PID参数，从而提高控制系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。这种方法特别适用于非线性、时变或模型不确定的复杂系统，能够显著提升传统PID控制的性能。