一种粒子群BP神经网络PID控制的温室温湿度方法

摘要

本发明公开了一种粒子群BP神经网络PID控制的温室温湿度方法，包括以下步骤：S1、根据PID调节的一般原则，对PID各控制参数进行一定梯度的调节，记录获取温度和湿度控制结束后的期望值、最终值、偏差以及对应的PID控制参数；S2、对期望值、最终值、偏差以及PID控制参数进行预处理，预处理后得到控制模型的训练数据；S3、确定并求解粒子群算法的适应度函数，利用粒子群算法优化神经网络的权值和阈值；S4、利用粒子群算法优化结果得到的权值和阈值搭建神经网络控制模型，并采用步骤S2中的训练数据训练模型；S5、用粒子群算法优化BP神经网络PID控制对温室的温湿度进行控制。本发明方法能适应日光温室复杂工况，能对日光温室的温、湿度进行精确的控制。