混合粒子群优化算法及其在预测控制中的应用

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．