【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第10期 350-353页,共4页

【作 者】： 俞凯耀 ; 席东民

【摘 要】 针对多变量系统解耦控制的要求和特点，传统的PID神经网络在选取初始权值难以确定，往往是随机得到，容易导致采用的BP学习算法陷入局部极值。提出了一种人工鱼群算法优化PID神经网络初始权值。通过对多变量控制对象的mat-lab仿真验证，把人工鱼群算法优化得到的最优初始权值带入PID神经网络，结果显示加快了PID神经网络的收敛速度，使控制量迅速地接近控制目标，保证了系统稳定性，取得了满意的控制效果。