基于麻雀搜索算法的BP神经网络优化技术

孙全; 孙渊(指导)

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基于麻雀搜索算法的BP神经网络优化技术

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采用麻雀搜索算法(SSA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,加快BP神经网络对PID控制器参数的整定,最终获得最优参数。将正弦余弦算法和Levy飞行引入SSA的迭代过程中,扩大前期搜索范围,提高后期搜索精度。在Matlab仿真环境下,对比BP神经网络、粒子群优化的BP神经网络以及SSA优化的BP神经网络在优化PID参数方面的效果。结果表明:粒子群优化的BP神经网络PID控制器,在上升、稳定时间方面比BP神经网络PID控制器缩短了33.3%和51.9%,同时超调减小了5.81%;在稳定时间方面SSA优化的BP神经网络PID控制器比粒子群优化的BP神经网络PID控制器缩短了7.4%,同时消除了超调。

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来源
《上海电机学院学报》 |2022年第1期|12-16|共5页
作者
孙全; 孙渊(指导);
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作者单位

上海电机学院机械学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
麻雀搜索算法(SSA); 正弦余弦算法; Levy飞行; 反向传播(BP)神经网络; 比例-积分-微分(PID)控制器; 超调;

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