基于復(fù)合粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)預(yù)測(cè)控制的研究的開(kāi)題報(bào)告

基于復(fù)合粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)預(yù)測(cè)控制的研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有模糊推理和學(xué)習(xí)能力。FNN可以用于預(yù)測(cè)和控制，但是在實(shí)際應(yīng)用中，由于系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性，F(xiàn)NN的預(yù)測(cè)和控制精度受到限制。為了提高FNN的預(yù)測(cè)和控制精度，許多學(xué)者進(jìn)行了許多研究。粒子群優(yōu)化（PSO）是一種智能優(yōu)化算法，其思想是通過(guò)模擬鳥(niǎo)群捕食者之間的群體行為來(lái)尋找全局最優(yōu)解。復(fù)合粒子群優(yōu)化（CPSO）是PSO的一種改進(jìn)算法，其中粒子群被分為幾個(gè)子群，每個(gè)子群只能在自己的部分搜索解空間，從而減少搜索空間。因此，本研究旨在結(jié)合FNN和CPSO，提出一種基于復(fù)合粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)預(yù)測(cè)控制方法。二、研究?jī)?nèi)容和方案本研究的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.分析模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和控制方法，了解其在預(yù)測(cè)和控制方面的應(yīng)用。2.學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法的原理、特點(diǎn)和應(yīng)用。了解復(fù)合粒子群優(yōu)化算法的基本思想和流程。3.將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與復(fù)合粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合，提出一種基于復(fù)合粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)預(yù)測(cè)控制模型。4.運(yùn)用所提出的模型，對(duì)某個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制試驗(yàn)，驗(yàn)證模型的性能和精度。據(jù)此，本研究的研究方案為：第一階段：文獻(xiàn)調(diào)研和分析1.1學(xué)習(xí)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和應(yīng)用1.2學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法的原理和應(yīng)用1.3學(xué)習(xí)復(fù)合粒子群優(yōu)化算法的原理和應(yīng)用1.4綜合文獻(xiàn)調(diào)查和分析第二階段：基于CPSO的FNN建模2.1建立基于CPSO的FNN模型2.2提出基于CPSO的模糊神經(jīng)預(yù)測(cè)控制算法第三階段：系統(tǒng)仿真與驗(yàn)證3.1利用所建立的模型對(duì)某個(gè)實(shí)際系統(tǒng)進(jìn)行仿真3.2對(duì)所得仿真結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)估三、預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括以下方面：1.提出一種基于復(fù)合粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)預(yù)測(cè)控制模型2.驗(yàn)證所提出的模型的性能和精度3.對(duì)模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析和總結(jié)4.為實(shí)際系統(tǒng)的預(yù)測(cè)和控制提供一種有效的方法四、研究進(jìn)度安排本研究計(jì)劃總共用時(shí)10個(gè)月，進(jìn)度安排如下：1.第一階段（2個(gè)月）：文獻(xiàn)調(diào)研和分析2.第二階段（4個(gè)月）：基于CPSO的FNN建模3.第三階段（4個(gè)月）：系統(tǒng)仿真與驗(yàn)證五、研究難點(diǎn)和解決方案本研究的難點(diǎn)主要有以下幾個(gè)方面：1.復(fù)合粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)調(diào)整問(wèn)題2.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模和控制方法問(wèn)題對(duì)于這些難點(diǎn)，解決方案為：1.針對(duì)CPSO算法的參數(shù)問(wèn)題，采用試錯(cuò)法和經(jīng)驗(yàn)法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化2.區(qū)分不同的預(yù)測(cè)和控制任務(wù)，采用不同的模型和控制策略六、參考文獻(xiàn)[1]李朝清,張勇,蔣敏.基于模糊神經(jīng)預(yù)測(cè)控制算法的灰度控制研究[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2004,25(1):31-34.[2]張志斌,范偉,林明陽(yáng).基于PSO的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辯識(shí)與控制[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2005,31(3):382-387.[3]劉凱.基于PID和FNN的飛行器姿態(tài)控制研究[D].南京航空航天大學(xué),2010.[4]ShiY,EberhartR.Amodifiedparticleswarmoptimizer[C]//EvolutionaryComputationProceedings,1998.IEEEWorldCongressonComputationalIntelligence.The1998IEEEInternationalConferenceon.IEEE,1998:69-73.[5]KennedyJ.Smallworldsandmega-minds:effectsofneighborhoodtop