基于遗传算法和BP神经网络的PID控制方法的交流伺服系统研究

摘要

BP网络模型己成为神经网络的重要模型之一，在很多领域得到了应用，但它也存在一些不足。如从数学上看，它是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小点问题；BP网络学习算法收敛速度较慢，且收敛速度与初始权值的选择有关；网络的结构设计，即隐层及节点数的选择尚无理论直到，而是根据经验选取。本文针对BP算法局部极值的缺点，考虑将遗传算法和 BP算法结合，进行对 BP神经网络进行优化。用遗传算法优化神经网络，主要包括三个方面：连接权的进化、网络结构的进化，学习规则的进化。