%0 Journal Article
%T 混合粒子群优化算法及其在预测控制中的应用
%A 张
%A 燕
%A 张佳会
%A 邓
%A 嫔
%A 杨
%A 鹏
%J 河北工业大学学报
%D 2011
%X 在时变加速因子的自组织粒子群算法、中值粒子群算法、混沌粒子群算法 的基础上，提出了一种新的混合粒子群优化算法（MPSO），并利用这种新的算法 来训练径向基函数（RBF）神经网络的参数（连接权、隐节点中心和宽度），验证 了所提方法的有效性．进一步，提出了基于神经网络的非线性系统直接预测控制 方案，实现非线性系统的实时控制．通过非线性系统实例进行仿真，仿真效果良 好．</br>
%K 混合粒子群优化算法
%K 径向基函数神经网络
%K 直接多步预测控制
%K 输出反馈
%K 非线性系统&lt
%K /br&gt
%U http://zrxuebao.hebut.edu.cn//oa/darticle.aspx?type=view&id=201104004