针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题,结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点,提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次,为了加快BP神经网络学习收敛速度,防止其陷入局部极小点,提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后,给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图,并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。
上传时间: 2014-03-21
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BP神经网络由多个网络层构成,通常包括一个输入层、若干个中间层和一个输出层。BP网络的特点是:各层神经元仅与相邻层神经元之间有连接;各层内神经元之间没有任何连接;各层神经元之间也没有反馈连接。BP网络具有很强的非线性映射能力,根据Kolrnogorov定理,一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近。
标签: BP网络
上传时间: 2013-10-31
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在LDPC译码时,使用LLR BP算法其校验节点的计算复杂度十分高,而且当LDPC码中有许多的短环时,译码性能也会降低。基于以上的这些问题提出了一个新的混合校验变量过程,通过调整校验节点的处理振幅和变量节点的信息相关性来降低计算复杂度,其仿真过程表明在译码性能和运算复杂度上与LLR BP 算法都有较大的提高。
上传时间: 2014-01-25
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指出了超声波在测距应用中的局限性, 并给出解决方案。着重从新的角度补偿超声传感器的误差, 提出了用BP前馈神经网络补偿超声波声速受温度、湿度变化而引起的误差。
上传时间: 2014-04-24
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用人工神经网络的BP的方法解决异或问题
标签: 人工神经网络
上传时间: 2015-01-04
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BP神经网络源程序
上传时间: 2015-01-04
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人工神经网络BP算法源代码与演示程序
上传时间: 2015-01-05
上传用户:jeffery
BP算法
标签: 算法
上传时间: 2014-12-08
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BP算法
标签: BP算法
上传时间: 2015-01-07
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C++的BP程序
标签: 程序
上传时间: 2013-12-14
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