基于改进遗传算法的双向BP神经网络控制

作     者：邵克勇 李飞 蒋北艳 李文成 张鸿雁 高阳 SHAO Ke-yong;LI Fei;JIANG Bei-yan;LI Wen-cheng;ZHANG Hong-yan;GAO Yang

作者机构：东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318 

基　　金：黑龙江省博士后科研启动基金项目(LBH-Q08159) 高等学校青年学术骨干支持计划项目(1152G001) 

出 版 物：《化工自动化及仪表》 (Control and Instruments in Chemical Industry)

年 卷 期：2010年第37卷第10期

页      码：18-21页

摘      要：针对因果系统提出一种双向神经网络,在相邻两层神经元之间建立反向连接,以直接把被控系统先前时刻的状态变量引入到网络中;设计了一种自适应调整遗传算法交叉率和变异率的规则;结合遗传算法和神经网络的优点,给出了一种基于遗传算法的双向神经网络控制方案,该方案兼有遗传算法的强全局搜索能力和神经网络的鲁棒性和自学习能力。仿真结果表明,该算法能使种群基因保持多样性,有效抑制了算法的早熟收敛;基于该算法的控制系统调整时间短、准确度高,具有良好的抗干扰能力,能满足实时性和稳定性要求。

主 题 词：双向神经网络 遗传算法 自适应控制 智能控制 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3932.2010.10.005

馆 藏 号：203137955...