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协同随机微粒群优化的神经网络预测建模
1
作者
都延丽
吴庆宪
+1 位作者
姜长生
周丽
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第8期1540-1544,共5页
针对一类难以精确建立数学模型的非线性控制系统,提出了协同随机微粒群优化CSPSO的神经网络预测建模方法。CSPSO在协同微粒群算法CPSO执行之后引入随机微粒群优化SPSO的思想,促使CPSO摆脱了伪最小值现象,并且保证其以概率1收敛于全局最...
针对一类难以精确建立数学模型的非线性控制系统,提出了协同随机微粒群优化CSPSO的神经网络预测建模方法。CSPSO在协同微粒群算法CPSO执行之后引入随机微粒群优化SPSO的思想,促使CPSO摆脱了伪最小值现象,并且保证其以概率1收敛于全局最优值。通过采集对象输入/输出数据,将CSPSO应用到模型权值的离线训练中,并给出了实现的具体步骤。结果表明在实验的几种算法中,CSPSO训练的神经网络模型精度较高且算法学习的稳定性较佳。
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关键词
智能优化
协同随机微粒群算法
全局收敛
预测模型
神经网络训练
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职称材料
题名
协同随机微粒群优化的神经网络预测建模
1
作者
都延丽
吴庆宪
姜长生
周丽
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第8期1540-1544,共5页
基金
国家自然科学基金资助课题(90405011
90716028)
文摘
针对一类难以精确建立数学模型的非线性控制系统,提出了协同随机微粒群优化CSPSO的神经网络预测建模方法。CSPSO在协同微粒群算法CPSO执行之后引入随机微粒群优化SPSO的思想,促使CPSO摆脱了伪最小值现象,并且保证其以概率1收敛于全局最优值。通过采集对象输入/输出数据,将CSPSO应用到模型权值的离线训练中,并给出了实现的具体步骤。结果表明在实验的几种算法中,CSPSO训练的神经网络模型精度较高且算法学习的稳定性较佳。
关键词
智能优化
协同随机微粒群算法
全局收敛
预测模型
神经网络训练
Keywords
intelligent optimization
cooperative stochastic particle swarm optimization
global conver- gence
prediction model
neural network training
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
协同随机微粒群优化的神经网络预测建模
都延丽
吴庆宪
姜长生
周丽
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008
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