【摘 要】
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将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,北京科技大学规划与学科建设办公室,
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将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性.
Combining genetic algorithm with BP neural network, an intelligent PID control algorithm based on genetic algorithm to optimize the weight of BP neural network is proposed to improve the dynamic performance of the system.According to the experimental data, the temperature of moldless drawing induction heating The mathematical model of the control system is given.A simulation experiment is carried out using the method proposed in this paper, and the results show that the algorithm has strong fastness and robustness.
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