基于改进PSO-BP神经网络的网络控制系统时延预测OA北大核心
针对网络控制系统存在的随机时延问题,本文基于BP神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)建模方法,在PSO(Particle Swarm Optimization)算法的基础上引入遗传算法中交叉和变异的思想,同时对惯性权重和学习因子采用线性递减和异步时变的改进策略,提出了一种性能更优的改进PSO算法,并用该算法优化BP神经网络,构建了一种改进PSO-BP神经网络的时延预测模型;然后运用MATLAB T…查看全部>>
魏天旭;赵燕成;赵景波;胡阵
青岛理工大学信息与控制工程学院,山东青岛266520青岛理工大学信息与控制工程学院,山东青岛266520青岛理工大学信息与控制工程学院,山东青岛266520青岛理工大学信息与控制工程学院,山东青岛266520
计算机与自动化
网络控制系统PSO算法BP神经网络网络诱导时延时延预测
《陕西科技大学学报》 2024 (3)
P.158-165,173,9
国家自然科学基金项目(51475251)山东省重点研发计划项目(2023RZA02017)山东省青岛市民生计划项目(22-3-7-xdny-18-nsh)。
评论