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基于神经网络的滚动时域控制优化 (2009年)

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简介：
本文提出了一种基于神经网络的滚动时域控制优化方法，旨在提高系统的动态响应和稳定性。通过不断调整控制策略以适应系统变化，该技术在工业自动化领域展现出广阔的应用前景。 本段落提出了一种结合神经网络逆模型控制方法与滚动时域优化技术的创新性方案，旨在实现具备预测功能的基于神经网络的滚动时域优化控制策略。详细描述了控制器的设计结构及其执行算法，并将其应用于非线性不确定系统的管理中。通过仿真实验验证了该控制器在处理复杂非线性问题上的高效性和可靠性。

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  • 基于神经网络的滚动时域控制优化 (2009年)
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    本文提出了一种基于神经网络的滚动时域控制优化方法，旨在提高系统的动态响应和稳定性。通过不断调整控制策略以适应系统变化，该技术在工业自动化领域展现出广阔的应用前景。 本段落提出了一种结合神经网络逆模型控制方法与滚动时域优化技术的创新性方案，旨在实现具备预测功能的基于神经网络的滚动时域优化控制策略。详细描述了控制器的设计结构及其执行算法，并将其应用于非线性不确定系统的管理中。通过仿真实验验证了该控制器在处理复杂非线性问题上的高效性和可靠性。
     
  • 基于BP神经网络的PID控制优化程序（C,C++）
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    本项目开发了一种基于BP神经网络优化PID控制器参数的程序，采用C或C++语言实现。通过机器学习调整PID参数以提高控制系统性能。 通过BP神经网络实现PID参数的在线正整定。
     
  • 基于粒子群优化算法的神经网络PID控制
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    本研究提出了一种采用粒子群优化（PSO）算法调整参数的神经网络PID控制系统。通过结合PSO和神经网络技术，该方法旨在改进传统PID控制器在复杂系统中的性能与鲁棒性，特别适用于非线性和时变系统的精确控制任务。 在现代自动化控制领域，PID（比例-积分-微分）控制器因其简单易用性和稳定性而被广泛应用。然而，传统PID控制器存在参数调整困难及适应性不足等问题，这限制了其在复杂系统中的性能表现。为解决这些问题，研究人员将神经网络与PID控制器结合，并引入粒子群优化算法(PSO)，形成了神经网络PID控制策略。 PSO是一种仿生优化方法，灵感来源于对鸟群和鱼群集体行为的研究。它通过模拟群体中个体的行为来寻找最优解。在神经网络PID控制系统中，PSO用于调整神经网络的权重和阈值，以实现PID参数的自适应优化。 前馈型多层感知器（MLP）被用作非线性映射工具，在这种控制策略下负责预测系统的未来输出，从而改善PID控制器的决策。与固定参数的传统PID相比，该方法能够根据实时系统状态动态调整其参数，提升整体性能表现。 神经网络PID控制系统的工作流程如下： 1. 初始化：设定粒子群的位置和速度以及神经网络初始参数。 2. 输入处理：输入信号通过神经网络预处理形成向量。 3. 粒子群优化：利用PSO算法更新权重和阈值（即PID参数）；每个粒子代表一组PID参数，适应度函数通常为系统性能指标如稳态误差、超调等。 4. 输出计算：根据优化后的参数，计算控制器输出信号。 5. 应用与响应：将控制器的输出应用于实际系统并观察其反应。 6. 反馈循环：基于系统的反馈调整粒子位置，并返回步骤2直到满足停止条件。 该控制策略具有以下优点： - 强大的自适应性：能够自动应对系统变化，提高性能； - 良好的鲁棒性：对模型不确定性和外部干扰有较好的抑制能力； - 简便的调参过程：通过PSO优化算法无需手动反复调整PID参数； - 实时响应：能够在短时间内完成参数更新以满足实时控制需求。 这种结合了PSO和神经网络技术的PID控制系统是自动化领域的一项创新应用。它将先进的优化方法与智能控制理论相结合，为克服传统PID控制器局限性提供了一种有效方案。通过此策略可以设计出更加智能化、自适应性的控制系统来应对日益复杂的工程挑战。
     
  • 基于改良粒子群优化算法的神经网络PID控制器（2015年）
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    本文提出了一种采用改良粒子群优化算法训练神经网络PID控制器的方法，并应用于控制系统中，有效提升了系统的动态响应和稳定性。 针对多输入多输出（MIMO）复杂过程控制中存在的控制性能偏慢等问题，本段落研究了神经网络PID控制器与传统PID控制理论物理机制之间的相互作用。通过归纳分析神经元PID控制器隐层和输出层的初始权值，并提出了一种改进粒子群优化算法，提高了该算法的收缩因子以确保优化收敛性。在Matlab仿真中验证了所提方法的有效性。研究结果表明，在高耦合效应的复杂MIMO对象控制中，采用改进粒子群算法优化后的神经网络PID控制器具有良好的精度和快速响应特性。
     
  • 基于PSO优化的BP神经网络
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    本研究结合粒子群优化算法与BP神经网络，旨在提升BP网络在模式识别和预测任务中的性能和收敛速度。 这段文字主要介绍的是使用粒子群算法优化BP神经网络的算法，并且代码中的注释非常详细，希望能对读者有所帮助。
     
  • 基于GA的BP神经网络优化
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    本研究探讨了利用遗传算法（GA）对BP（Back Propagation）神经网络进行参数优化的方法，以提升其学习效率和预测精度。通过结合两种技术的优势，实现了复杂问题的有效求解。 这段文字描述了一个使用遗传算法优化BP神经网络来进行模式识别的项目。简单来说，这个项目是用来进行分类任务的。它涉及多维输入和多维输出的数据处理方式，可以根据具体要解决的问题对其进行调整和修改。
     
  • 基于GA优化的RBF神经网络
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    本研究提出了一种采用遗传算法（GA）优化径向基函数（RBF）神经网络的方法，有效提升了模型的学习与预测能力。 通过遗传算法（GA）优化后的径向基函数（RBF）神经网络可以进行数据仿真。比较测试结果显示，在使用遗传算法优化的RBF网络与未采用该算法优化的RBF网络之间，前者具有更强的逼近能力。利用遗传算法能够有效调整和优化RBF网络中的各种权值。
     
  • 基于SSA的BP神经网络优化
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    本研究提出了一种结合SSA算法与BP神经网络的方法，通过优化BP网络权重初始化和训练过程，提高了模型的学习效率和预测准确性。 SSA优化BP神经网络结合MATLAB的使用方法可以有效提升模型性能。这种方法通过利用社会蜘蛛算法（Social Spider Algorithm, SSA）对传统的反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network, BPNN）进行参数优化，从而提高学习效率和泛化能力。在实际应用中，SSA-BP组合能够更好地解决复杂问题，并且MATLAB提供了丰富的工具箱支持这一过程的实现与调试。
     
  • 基于滚动时域的优化(RHC) MATLAB源代码
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    本MATLAB源代码实现了一种基于滚动时域控制（RHC）的优化算法，适用于动态系统实时路径规划与控制问题。 滚动时域优化（RHC）的MATLAB源代码适用于动态环境下的系统自适应控制，并能够顺利运行。