成都理工大学学报(自然科学版)
成都理工大學學報(自然科學版)
성도리공대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF CHENGDU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2007年
6期
639-642
,共4页
模型参考自适应控制系统%粒子群优化算法%BP神经网络%参考模型
模型參攷自適應控製繫統%粒子群優化算法%BP神經網絡%參攷模型
모형삼고자괄응공제계통%입자군우화산법%BP신경망락%삼고모형
将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化.仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出.
將粒子群優化的BP神經網絡作為模型,參攷自適應控製繫統的控製器,把參攷模型輸齣與繫統實際輸齣的均方誤差作為PSO-BP神經網絡的適應函數,通過PSO算法彊大的搜索性能使自適應控製繫統的均方誤差最小化.倣真實例結果錶明,基于粒子群優化算法的BP神經網絡自適應控製繫統收斂快、精度高,有較好的網絡的汎化和適應能力,能夠很好地控製繫統的輸齣跟隨參攷模型的輸齣.
장입자군우화적BP신경망락작위모형,삼고자괄응공제계통적공제기,파삼고모형수출여계통실제수출적균방오차작위PSO-BP신경망락적괄응함수,통과PSO산법강대적수색성능사자괄응공제계통적균방오차최소화.방진실례결과표명,기우입자군우화산법적BP신경망락자괄응공제계통수렴쾌、정도고,유교호적망락적범화화괄응능력,능구흔호지공제계통적수출근수삼고모형적수출.
