PM2.5测量系统中改进神经网络控制算法优化补偿

• 作者: 佟国香 邹孔雨
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 BP神经网络 PID控制 测量精度
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 协议·算法及仿真
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2454字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2015.11.007

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	佟国香	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	34	112	6.0	9.0
2	邹孔雨	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	0	0.0	0.0