基于PSO和BP复合算法的模糊神经网络控制器

为了克服单独应用粒子群算法(PSO)或BP算法训练模糊神经网络控制器参数时存在的缺陷,提出了一种训练模糊神经网络参数的PSO+BP算法。该算法将二者相结合,即在PSO算法中加入一个BP算子,以充分利用PSO算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索能力,从而更有效地提高其收敛速度、训练效率和提高该模糊神经网络控制器的控制效果。最后的仿真实验结果验证了该基于PSO+BP复合算法的模糊神经网络控制器的有效性和可行性。