LM-PSO优化的BP神经网络非线性预测控制策略

"基于LM-PSO算法和BP神经网络的非线性预测控制方法，用于处理非线性系统的预测控制问题。通过BP神经网络构建多步预测模型预测系统输出，结合LM算法和PSO算法的混合策略优化目标性能指标，以获取最优控制量。误差修正参考输入法用于反馈校正，同时，引入粒子群算法改善LM算法的初值依赖和PSO算法的局部极值问题，提高求解效率和精度。在单变量非线性系统仿真中，验证了该方法的稳定性和鲁棒性，即使在数学模型不确定的情况下，也能设计出有效的预测控制器。" 本文提出了一种针对非线性系统的预测控制策略，其核心在于结合BP神经网络和优化算法来解决复杂控制问题。BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种广泛应用的监督学习模型，特别适合处理非线性映射问题。在这里，它被用来建立多步预测模型，预测系统的未来输出，从而实现对非线性动态系统的预测控制。 预测控制方法通常涉及滚动优化，即在每一时间步，根据当前状态更新控制策略。在本文中，作者采用了LM算法（Levenberg-Marquardt算法）与PSO算法（Particle Swarm Optimization算法）的混合策略。LM算法是一种介于梯度下降法和高斯-牛顿法之间的优化算法，适用于求解非线性最小二乘问题，但可能会受到初始值的影响。而PSO算法是一种全局优化算法，模拟了自然界中鸟群寻找食物的过程，能够在搜索空间中寻找最优解，但有时会陷入局部最优。通过将两者结合，既能利用LM算法的局部搜索能力，又能利用PSO算法的全局探索特性，提高了求解的速度和准确性。 误差修正参考输入法是预测控制中的一个重要组成部分，用于处理系统实际输出与期望输出之间的偏差。它通过调整参考输入，使系统能够跟踪目标性能，从而提高控制系统的稳定性。 在实验部分，作者进行了单变量非线性系统的仿真实验，结果表明，采用该方法的预测控制系统不仅具有良好的稳定性，而且具备较强的自适应性和鲁棒性。这意味着，即使在系统参数不确定或者存在扰动的情况下，该系统仍能有效地进行控制，并保持稳定运行。 该研究提供了一种创新的非线性预测控制策略，将神经网络与优化算法相结合，以应对非线性系统控制的挑战。这种方法在数学模型不完全确定的情况下也能实现有效的控制，对于实际工程应用具有很高的价值。