基于UD和GA的神经网络最经济参数的研究

被引:2
作者
李冉
陈以
机构
[1] 桂林电子科技大学计算机系
基金
广东省自然科学基金;
关键词
神经网络; 最经济控制; 经济结构; 遗传算法(GA); 均匀设计(UD);
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
针对已有的控制系统经济目标函数中分母不变的情况,得出了一种用神经网络进行控制,以收敛性为技术约束的最经济控制参数的确定方法。通过该方法,先用均匀设计法安排神经网络参数试验,进行试验得到性能指标数据,及构造多指标的综合值选取神经网络的性能指标值,然后构造网络参数和多指标之间的映射关系,最后以多指标综合值作为适应度函数,用混合遗传算法求出最经济神经网络结构参数。仿真表明,用该法求得的结果和仿真结果误差在3%以内,说明该方法可以为神经网络最经济控制参数的确定提供有效参考。
引用
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页码:295 / 296+305 +305
页数:3
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