基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统

被引：5

作者：

陈聆 ^{[1
]}

闫海波 ^{[2
]}

毛万标 ^{[3
]}

机构：

[1] 成都理工大学信息管理学院数学地质四川省重点实验室

[2] 新疆财经学院

[3] 西昌卫星发射中心技术部

来源：

成都理工大学学报(自然科学版) | 2007年 / 06期

关键词：

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

O233 [逻辑网络理论];

学科分类号：

070105 [运筹学与控制论];

摘要：

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。

引用

页码：639 / 642

页数：4

共 6 条

[1]

基于粒子群优化算法的神经网络在油品质量预测中的应用 [J].