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1.
对遗传算法(GA)和模糊神经网络控制器的结构进行了说明.为了克服反向传播算法(BP)的缺点,通过遗传算法对模糊神经网络控制器的参数进行优化,亦即对模糊神经网络进行训练.用通过优化后的模糊神经网络控制器控制一个带有纯滞后的非线性对象,仿真结果证实了其性能较常规模糊控制器优越. 相似文献
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基于GA-BP算法的神经网络非线性系统辨识与仿真 总被引：1，自引：0，他引：1
本文根据神经网络在非线性函数中的逼近能力,发挥遗传算法(GA)全局寻优和BP算法局部收敛结合的优势,将GA-BP算法应用于神经网络,完成系统的非线性辨识功能.仿真结果表明:基于GA-BP算法的神经网络具有良好的非线性逼近能力和泛化能力,具有较高的系统辨识精度. 相似文献
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文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优越性.仿真及实际应用结果表明,采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器响应速度快,... 相似文献
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针对电阻炉具有时变,分布参数的非线性特性,将模糊神经网络控制应用于电阻炉温度控制系统.该控制器自适应能力强,利用系统偏差和神经网络辨识模型的输出对模糊神经网络控制器的参数通过一种改进的BP算法进行在线调节,达到对电阻炉温度的实时控制.仿真结果表明模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,优于一般PID控制. 相似文献
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本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。 相似文献
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本文针对BP算法和遗传算法(GA)在系统辨识应用中的不足,提出了基于GA和BP算法相结合的混合(GA-BP)算法.该算法充分利用了遗传算法和BP算法各自具有的优点,在系统辨识研究中取得了良好的效果.仿真实验表明该混合算法是实用且有效的. 相似文献
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磨粒是汽车润滑系统运转过程中部件与部件之间摩擦的副产物。针对目前磨粒分类准确度低和分类效率低的问题,提出了基于GA-BP神经网络的汽车润滑系统中磨粒分类的算法。采用BP神经网络深度学习,同时对BP神经网络运用遗传算法进行改进,通过GA-BP神经网络同BP神经网络相对比,结果表明GA-BP神经网络更稳定、更迅速。经过对磨粒分类的对比,可知深度学习过的GA-BP神经网络分类的准确率高达96.92%,符合汽车润滑系统中磨粒分类的准确性及高效率性的要求。 相似文献
10.
针对动态邻居粒子群算法的局限性,引入新的动态邻居拓扑结构,动态调整粒子群算法参数设置,提出改进的动态邻居粒子群算法(IDNPSO).为了提高BP神经网络模型的预测准确性,提出一种基于改进动态邻居粒子群算法的BP神经网络模型(IDNPSO-BP神经网络).利用IDNPSO-BP神经网络和GA-BP神经网络对上证指数、深证指数进行预测,结果表明IDNPSO-BP神经网络的预测误差优于GA-BP神经网络,具有股票市场指数预测能力. 相似文献