改进的简化PSO算法优化模糊神经网络射频功放建模

本文主要探讨了如何通过改进的简化粒子群算法(Improved Simplified Particle Swarm Optimization, ISPSO)来优化模糊神经网络在描述具有记忆效应的射频功率放大器特性中的应用。记忆效应是射频功率放大器性能的重要特性，它涉及到信号的非线性和长期行为，因此精确建模至关重要。 ISPSO算法在此研究中被改良，以提高模型的准确性。传统的PSO算法通常包含粒子的位置和速度项，但在这个改进版本中，算法仅保留粒子的位置信息，同时引入了随机的个体最优候选解。这个创新的设计允许粒子基于自身的当前位置、历史最优解（个体最优解）以及整个种群的最佳解（全局最优解），以及随机的选择来更新其位置，从而增强搜索空间的探索能力，增加种群多样性。 惯性权重策略采用了线性递减的方式，以防止算法在后期阶段过于依赖历史运动，这有助于提高收敛速度。另外，动态学习因子被设计为异步变化，这种策略有助于算法跳出局部最优区域，进一步优化搜索过程。拉普拉斯系数的引入则在一定程度上模拟了社交影响力，使得粒子在保持个体特性的基础上，也考虑到了群体的整体行为，进一步促进了全局优化。 结合自适应模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS)，模糊神经网络被用来构建射频功率放大器模型。ANFIS以其良好的自适应性和泛化能力，能够有效地处理非线性和不确定性，与ISPSO的优化相结合，可以构建出结构简单、收敛速度快、误差小、精度高的功放模型。 通过对模型进行仿真对比，研究结果证实了这种改进的简化粒子群算法优化模糊神经网络建模方法的有效性和可靠性。这对于射频功率放大器的设计、控制和优化具有实际意义，因为它提供了更为精确的系统行为预测和控制手段。研究还受到国家自然科学基金、辽宁省高校优秀科技人才支持计划以及辽宁工程技术大学研究生科研资助项目的资金支持，表明这项工作得到了学术界和产业界的广泛关注。