基于粒子群優化的BP神經網絡模型參考自適應控制系統

將粒子群優化的BP神經網絡作為模型,參考自適應控制系統的控制器,把參考模型輸出與系統實際輸出的均方誤差作為PSO-BP神經網絡的適應函數,通過PSO算法強大的搜索性能使自適應控制系統的均方誤差最小化.仿真實例結果表明,基于粒子群優化算法的BP神經網絡自適應控制系統收斂快、精度高,有較好的網絡的泛化和適應能力,能夠很好地控制系統的輸出跟隨參考模型的輸出.

作 者： 陳聆 閆海波 毛萬標 CHEN Ling YAN Hai-bo MAO Wan-biao   作者單位： 陳聆,CHEN Ling(成都理工大學信息管理學院,數學地質四川省重點實驗室,成都,610059)

閆海波,YAN Hai-bo(新疆財經學院,烏魯木齊,830012)

毛萬標,MAO Wan-biao(西昌衛星發射中心技術部,四川,西昌,615000) 

刊 名： 成都理工大學學報(自然科學版)  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF CHENGDU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(SCIENCE & TECHNOLOGY EDITION)  年，卷(期)： 2007 34(6)  分類號： O231.2  關鍵詞： 模型參考自適應控制系統   粒子群優化算法   BP神經網絡   參考模型  

【基于粒子群優化的BP神經網絡模型參考自適應控制系統】相關文章：

基于改進BP神經網絡的職業危害預警模型04-25

基于自適應Kalman濾波的BP神經網絡在導航中的應用04-27

基于BP神經網絡的地震預測04-30

基于改進型BP神經網絡模型的飛行事故預測研究04-28

基于粒子群算法的翼型優化設計04-27

基于自適應遺傳BP算法神經網絡數據融合的空中目標識別04-29

基于BP神經網絡和遺傳算法的補燃室優化設計04-28

BAF處理系統的BP神經網絡模型04-25

基于粒子群優化的靜電陀螺支承控制優化設計04-30

基于MATLAB的BP神經網絡組合預測模型在公路貨運量預測中的應用04-27