LM-PSO优化的BP神经网络非线性预测控制策略
PDF格式 | 259KB |
更新于2024-09-01
| 110 浏览量 | 举报
"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。
相关推荐
2021-09-26 上传
2025-03-04 上传
基于PSO-BP算法的多变量时间序列预测Matlab代码实现,基于PSO-BP算法的多变量时间序列预测Matlab代码实现,基于粒子群优化算法优化BP神经网络(PSO-BP)的多变量时间序列预测 PS
2025-03-04 上传
114 浏览量
1510 浏览量

weixin_38621082
- 粉丝: 10

最新资源
- 利用JavaScript和Amplify DataStore实现脱机注释应用
- deck.gl自定义图层动画演示与实践指南
- VB实现多功能网页代码脚本提取与分析工具
- JVMTI实现jar包的加解密技术探究
- Java实现的Pacman AI求解器研究
- EasyKey工具:Mac键盘导航助手
- Node.JS和socket.io打造的831poker在线扑克游戏
- 端到端学习在普通与广泛形式游戏中的应用
- STM32F4艺术项目:舵机定时器多输出技术应用
- MITA团队开发超级Simon型街机游戏
- Android底层面试题解析与Handler/Looper源码原理
- Magento Query Grid 插件:简化 Magento 管理 SQL 查询结果展示
- ReST服务在Java项目Char Jar中的应用
- 360全景查看器:简单实现与参数指南
- 算法与数据结构面试题集 - HackerRank
- AR-Desktop:智能手机上实现增强现实的混合现实Web应用