基于UD和GA的神经网络最经济参数的研究

摘要：

针对已有的控制系统经济目标函数中分母不变的情况.得出了一种用神经网络进行控制,以收敛性为技术约束的最经济控制参数的确定方法.通过该方法,先用均匀设计法安排神经网络参数试验,进行试验得到性能指标数据,及构造多指标的综合值选取神经网络的性能指标值,然后构造网络参数和多指标之间的映射关系,最后以多指标综合值作为适应度函数,用混合遗传算法求出最经济神经网络结构参数.仿真表明,用该法求得的结果和仿真结果误差在3%以内,说明该方法可以为神经网络最经济控制参数的确定提供有效参考.

关键词：神经网络、最经济控制、经济结构、遗传算法(GA)、均匀设计(UD)

所属期刊栏目：23

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：广东省自然科学基金011626

在线出版日期：2008-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：295-296,305