基于粒子群的多BP网络并行非线性预测控制

• 作者: 段向军 钱锋
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 粒子群优化 多BP网络 优化策略 非线性预测控制
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 控制系统与自动化装置
• 页码范围: 32-35
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2010.02.009

摘要

针对传统预测控制算法在解决非线性系统控制问题时,存在难以建立精确的数学模型、控制精度不高等缺点,提出一种新的非线性系统预测控制方案.以多BP神经网络作为并行预测模型,克服误差积累以及网络规模庞大的缺点;运用粒子群优化(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化.仿真表明,该方案的控制效果比常规动态矩阵控制效果有所提高,该方案是可行和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱锋	华东理工大学自动化研究所	223	3004	26.0	44.0