但是传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适...
本文设计了基于ARM和PSO-BP的人体穴位定位系统,该系统可以根据输入大柕穴的位置后预测出命门、脾俞、膈关的穴位坐标。因为BP神经网络容易陷入局部最优,所以加入了PSO算法对其进行优化处理,然后在STM32F407I中嵌入PSO-BP简化算法软件,可以进行实时穴位坐标预测。实验表明该系统可以比较好地预测出穴位位置,然后控制电机移动...
将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学习能力在线实时调整PID控制参数,提升系统稳定性,针对BP-PID自学习过程中容易陷入局部极小值问题,利用改进的PSO算法对其进行优化,确保BP-PID系统收敛于全局最优解。基于仿真数据开展实验,结果表明,所提方法能够有效提升系统的控制精度和控制稳定度。 PSO算法是一...
基于粒子群PSO改进的BP神经网络模型 粒子群算法pbest 一、算法概述 粒子群优化(PSO,particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究。 PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子...
1 PSO-BP模型的建立 1.1 BP神经网络基本原理 BP(Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法,全称为基于误差反向传播算法的人工神经网络,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息, 并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层,负责信息交换。根据信息变化能...
将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学习能力在线实时调整PID控制参数,提升系统稳定性,针对BP-PID自学习过程中容易陷入局部极小值问题,利用改进的PSO算法对其进行优化,确保BP-PID系统收敛于全局最优解。基于仿真数据开展实验,结果表明,所提方法能够有效提升系统的控制精度和控制稳定度。
为了提高风电功率预测的精度和适用范围,可以借助基于粒子群优化(PSO)的BP神经网络模型。PSO是一种基于群体智能的优化算法,能够有效地寻找到BP神经网络的最优参数组合,从而提高了神经网络模型的预测精度。 具体来说,研究可以首先收集风速、风向、温度、湿度等气象数据作为神经网络的输入变量,以及相应的风电功率数据作为输出...
湿式离合器神经网络损伤预测温度梯度表面粗糙度wet clutchneural networkdamage predictiontemperature gradientsurface roughness为求解湿式离合器的多影响因素损伤关系,应用多源数据融合方法,构建一种基于PSO-BP神经网络的湿式摩擦元件损伤预测模型. 将转速和接合油压作为模型的输入参数,将提取到的摩擦片周向温度梯度,Fe和Cu元素...
穴位的位置是否找准会直接影响治疗效果,因此设计了一种基于粒子群算法优化神经网络(PSO-BP)的穴位相对坐标预测模型,然后与ARM结合构成一个可以用于人体穴位定位的系统。首先采用PC进行MATLAB仿真训练学习,然后将最优权值及阈值保存下来并简化算法嵌入ARM内,将在线预测转变为离线过程。实验结果表明:经粒子群优化过的BP神经...
摘要:针对脱硫制浆系统生产过程中能耗监控困难的问题 ,利用 PSO-BP 神经网络的非线性映射能力 ,提出了 一种能够准确反映脱硫制浆系统实时能耗的网络模型。 由脱硫制浆系统工艺生产机理确定了输入变量 ,利用粒子群 优化算法强大的全局搜索能力对 BP 神经网络的参数进行优化 。实验结果表明 ,与 LSSVM 等模型相比 ,PSO...