混合粒子群优化算法及其在预测控制中的应用

摘要

在时变加速因子的自组织粒子群算法、中值粒子群算法、混沌粒子群算法的基础上，提出了一种新的混合粒子群优化算法(MPSO)，并利用这种新的算法来训练径向基函数(RBF)神经网络的参数(连接权、隐节点中心和宽度)，验证了所提方法的有效性。进一步，提出了基于神经网络的非线性系统直接预测控制方案，实现非线性系统的实时控制。通过非线性系统实例进行仿真，仿真效果良好。