摘要
将微粒群算法和神经网络结合起来,实现了非线形模型的辨识问题和PID控制器参数优化问题。仿真实验表明:微粒群算法在神经网络控制及非线形模型辨识方面的应用具有可行性,具有良好的应用前景。
The combination of particle swarm optimization with neural network is adopted to identify a nonlinear model and realize PID control. Simulation results show that particle swarm optimization is a kind of algorithm that widely used in neural networks control.
出处
《机械与电子》
2008年第1期38-40,共3页
Machinery & Electronics
基金
西南交通大学峨眉校区科研基金资助项目(20070118)
关键词
微粒群算法
神经网络
系统辨识
PID
particle swarm optimization
neuralnetwork
system identification
PID