基于SAPSO算法的非线性预测控制方法研究
周碧英
渭南师范学院数学与信息科学学院 渭南714000
摘要：神经网络模型在非线性系统预测控制中得到广泛地应用,但是存在预测控制律难以求取的问题,文章提出模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法来进行优化求解.在对PSO算法与SAPSO算法进行分析的基础上,采用SAPSO优化算法对神经网络预测控制策略进行了优化,再通过仿真实验对PSO算法与SAPSO算法的预测性能进行了比较.仿真结果表明SAPSO优化算法能有效减少迭代次数、提高收敛精度.
关键词：非线性SAPSOBP神经网络优化
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：陕西省教育厅科学研究项目(12JK0751)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 10-11,93 )
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