基于神经网络遗传算法求非线性系统的最优解

摘要

应用神经网络对非线性系统进行拟合,将训练好的神经网络作为非线性系统模型,并用遗传算法寻找非线性系统模型的最优解。通过多次重复仿真实验表明,提出的非线性系统寻优方法有效,均能以较快的收敛速度找到近似最优解,说明用RBF神经网络和遗传算法寻求非线性系统最优解的方法是有效的。