【摘 要】
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针对一些非线性场合或者控制对象可变的条件下，传统PID控制达不到要求且需要靠经验不断地调整PID参数的情况，提出了一种基于粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）的神经网
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针对一些非线性场合或者控制对象可变的条件下，传统PID控制达不到要求且需要靠经验不断地调整PID参数的情况，提出了一种基于粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）的神经网络自适应控制算法。该算法结合传统PID控制、BP神经网络和PSO全局优化算法，用PSO算法优化BP神经网络的初始权值，然后用优化后的BP神经网络在线调整PID参数。优化过程中引入了变异操作，并考虑激活函数增益及隐含层数的选择对PSO算法和BP神经网络的综合影响。该算法克服了神经网络容易陷入局部极小值以及
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