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針對傳統PID控制系統參數整定過程存在的在線整定困難和控制品質不理想等問題，結合BP神經網絡自學習和自適應能力強等特點，提出采用BP神經網絡優化PID控制器參數。其次，為了加快BP神經網絡學習收斂速度，防止其陷入局部極小點，提出采用粒子群優化算法來優化BP神經網絡的連接權值矩陣。最后，給出了Pso-BP算法整定優化PID控制器參數的詳細步驟和流程圖，并通過一個PID控制系統的仿真實例來驗證本文所提算法的有效性。仿真結果證明了本文所提方法在控制品質方面優于其它三種常規整定方法。
標簽： PID BP神經網絡 控制器 參數優化
上傳時間： 2014-03-21
上傳用戶：diets
//開發平臺：Microsoft .NET Framework 2.0，Microsoft Visual C# 2005 Express //日期：2005.3.12 //作者：劉波 //粒子群優化算法(Pso)：本算法求目標函數的最小值
標簽： Microsoft Framework 2.0 NET
上傳時間： 2015-03-15
上傳用戶：yyyyyyyyyy
同遺傳算法比較，Pso的優勢在于簡單容易實現并且沒有許多參數需要調整。目前已廣泛應用于函數優化，神經網絡訓練，模糊系統控制以及其他遺傳算法的應用領域
標簽： 算法 比較
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：eclipse
用JAVA語言編寫，包括Pso（Particle swarm optimization, 中文譯名為粒子群優化或微粒群算法), DE (Differential evolution, 中文譯名為差分進化或差異演化)等算法，有一些不帶約束和帶約束的算例（如Michelawicz的幾個問題）。使用說明見usage.txt、RUNExample.bat和程序中的注釋。
標簽： JAVA 語言 編寫
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：agent
圖像配準－GUI界面，最優化算法，互信息尺度，POWELL.m附屬子程序，Pso.m附屬子程序，對圖像進行“平移”和“旋轉”
標簽： GUI 圖像配準
上傳時間： 2015-05-13
上傳用戶：彭玖華
粒子群算法源碼，java,c,vb,粒子群優化Pso程序包(Java,C,VB)
標簽： 粒子群算法 源碼
上傳時間： 2013-12-09
上傳用戶：cjf0304
C:\Documents and Settings\徐鳴\桌面\minimax&Pso\software
標簽： Psosoftware Documents Settings minimax
上傳時間： 2015-09-08
上傳用戶：牧羊人8920
可實現計算，利用C語言對Pso進行了編程。
標簽： 計算
上傳時間： 2015-10-23
上傳用戶：ynsnjs
將動態標定實驗的階躍響應數據進行處理之后，分離實驗裝置中的非傳感器造成的影響，而后利用Pso算法進行傳感器的建模
標簽： 動態 標定 實驗 數據
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：GavinNeko
改進的群體智能算法，簡稱Pso算法，包括C和matlab兩種版本
標簽： 群體智能 算法
上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：llandlu
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