【摘 要】
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针对现阶段PM2．5测量系统的测量精度较低的问题，提出了改进的BP神经网络PID控制算法对其进行优化补偿。通过对粒子群优化算法的速度公式进行了改进，采用优化的粒子群算法优化了B
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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针对现阶段PM2．5测量系统的测量精度较低的问题，提出了改进的BP神经网络PID控制算法对其进行优化补偿。通过对粒子群优化算法的速度公式进行了改进，采用优化的粒子群算法优化了BP神经网络，将其用于PID的在线参数调节，以PM2．5测量系统作为研究对象，将改进的BP神经网络PID控制算法与传统PID分别作了仿真研究。研究结果表明，基于改进的粒子群优化算法改进的BP神经网络PID控制算法与传统的PID控制相比，提高了测量精度，在一定程度上减少了误差。
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