【摘 要】
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本研究在粒子群(PSO)算法中引入混沌思想构建出混沌粒子群算法(CPSO),提出基于CPSO改进的径向基函数(RBF)神经网络模型,以解决非线性控制问题。结果表明,模型的均方根误差RMSE与平均绝对误差AAE均明显优于其他算法,可高精度的辨识非线性系统;模型对节约药剂优势明显,超调量较小且可缩短调节时间,实现成本最低的效果,反映出本研究提出的模型的样本训练效果好,在整体上考虑了水流速与进口pH值,控制了系统的输入与扰动。
【基金项目】
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安徽省教育厅质量工程项目“网站开发与网页设计教学团队”(项目编号:2018jxtd051),宿州职业技术学院项目“photoshop图形图像处理智慧课堂试点”(项目编号:szg2019zlgc07)。
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本研究在粒子群(PSO)算法中引入混沌思想构建出混沌粒子群算法(CPSO),提出基于CPSO改进的径向基函数(RBF)神经网络模型,以解决非线性控制问题。结果表明,模型的均方根误差RMSE与平均绝对误差AAE均明显优于其他算法,可高精度的辨识非线性系统;模型对节约药剂优势明显,超调量较小且可缩短调节时间,实现成本最低的效果,反映出本研究提出的模型的样本训练效果好,在整体上考虑了水流速与进口pH值,控制了系统的输入与扰动。
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