【摘 要】
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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。
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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。
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