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人工鱼群算法优化的PID神经网络解耦控制
被引:10
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
俞凯耀
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
席东民
机构
:
[1]
内蒙古工业大学电力学院
来源
:
计算机仿真
|
2014年
/ 31卷
/ 10期
关键词
:
人工鱼群算法;
神经网络;
初始权值;
多变量;
解耦控制;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
TP273 [自动控制、自动控制系统];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
080201 ;
摘要
:
针对多变量系统解耦控制的要求和特点,传统的PID神经网络在选取初始权值难以确定,往往是随机得到,容易导致采用的BP学习算法陷入局部极值。提出了一种人工鱼群算法优化PID神经网络初始权值。通过对多变量控制对象的matlab仿真验证,把人工鱼群算法优化得到的最优初始权值带入PID神经网络,结果显示加快了PID神经网络的收敛速度,使控制量迅速地接近控制目标,保证了系统稳定性,取得了满意的控制效果。
引用
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页码:350 / 353
页数:4
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基于改进型粒子群算法的PID神经网络控制系统
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[1]
基于改进型粒子群算法的PID神经网络控制系统
[J].
沈学利
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2003,
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基于遗传算法的PID神经网络解耦控制
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一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法.[D].李晓磊.浙江大学.2003, 02
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