基于粒子群算法的ANFIS模型参数优化

摘要

粒子群优化算法是一类全局随机进化算法,算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.根据粒子群算法对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,提出了最小二乘法和粒子群优化算法相结合的混合学习算法对自适应神经-模糊推理系统网络结构参数进行优化设计.混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度,仿真结果表明本算法的有效性.