改进PSO算法结合FLANN在传感器动态建模中的应用

摘要

将改进的粒子群优化(PSO)算法和函数联接型神经网络(FLANN)相结合,实现传感器的动态线性建模.利用传感器的动态标定实验数据,首先训练FLANN神经网络,网络训练结束后的权值作为粒子群中某个粒子的初始值,而后利用改进的PSO算法继续寻优,得到的全局最优值即为所求的传感器动态模型的系数.实验结果表明,该方法结合了PSO和FLANN两者的优点,建模精度高.