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： 粒子群优化算法 径向基函数神经网络 预测控制 输出反馈 非线性系统

作者: 张燕 张利 李维维 杨鹏

作者单位: 河北工业大学 天津 300130 河北工业大学 天津 300130 河北工业大学电气与自动化学院 天津 300130 河北工业大学电气与自动化学院 天津 300130

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国自动化学会第二十五届青年学术年会

会议地点: 抚顺

会议语种:中文

页码: 23-28

在线出版日期: 2010-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）