混合粒子群优化算法及其在预测控制中的应用

摘要：

在时变加速因子的自组织粒子群算法、中值粒子群算法、混沌粒子群算法的基础上,提出了一种新的混合粒子群优化算法( MPSO),并利用这种新的算法来训练径向基函数(RBF)神经网络的参数(连接权、隐节点中心和宽度),验证了所提方法的有效性.进一步,提出了基于神经网络的非线性系统直接预测控制方案,实现非线性系统的实时控制.通过非线性系统实例进行仿真,仿真效果良好.

关键词：混合粒子群优化算法、径向基函数神经网络、直接多步预测控制、输出反馈、非线性系统

所属期刊栏目：40

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：13-16