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IPSO-BP算法在半主动悬架控制中的应用
被引量：
3
1
作者
刘顺安
胡庆玉
+3 位作者
高春甫
于显利
姚永明
陈延礼
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期1281-1286,共6页
为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度...
为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能.
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关键词
半主动悬架
自适应控制
粒子
群
优化
(
ipso
)
-
向后
传播
(
bp
)
算法
粒子
群
优化
(
ipso
)机制
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职称材料
基于BP分类的粒子群QoS路由算法研究
被引量：
3
2
作者
袁丽乔
杨喜旺
杨梦茹
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第9期98-102,共5页
随机优化的粒子群算法(PSO)在解决待优化问题时,仅利用适应度函数对单个粒子所找到解的优劣进行判断,缺乏对种群总体状态的评估,导致算法经过一定次数的迭代后陷入局部收敛。改进算法BPPSO利用BP神经网络对种群进行状态划分,并根据划分...
随机优化的粒子群算法(PSO)在解决待优化问题时,仅利用适应度函数对单个粒子所找到解的优劣进行判断,缺乏对种群总体状态的评估,导致算法经过一定次数的迭代后陷入局部收敛。改进算法BPPSO利用BP神经网络对种群进行状态划分,并根据划分结果对种群实施相应的扰动操作,从种群的角度对算法进行改进。仿真实验表明,改进算法能够增加种群多样性,提高优化精度,较好地解决了Ad Hoc网络的QoS路由问题,从而验证了所提算法的可行性和有效性。
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关键词
粒子
群
优化
(PSO)
算法
早熟收敛
向后
传播
(
bp
)神经网络
QOS路由
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职称材料
题名
IPSO-BP算法在半主动悬架控制中的应用
被引量：
3
1
作者
刘顺安
胡庆玉
高春甫
于显利
姚永明
陈延礼
机构
吉林大学机械科学与工程学院
浙江师范大学机械设备与测控技术研究所
出处
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期1281-1286,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50475011)
文摘
为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能.
关键词
半主动悬架
自适应控制
粒子
群
优化
(
ipso
)
-
向后
传播
(
bp
)
算法
粒子
群
优化
(
ipso
)机制
Keywords
semi
-
active suspension
adaptive control
ipso
-
bp
algorithm
ipso
mechanism
分类号
TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于BP分类的粒子群QoS路由算法研究
被引量：
3
2
作者
袁丽乔
杨喜旺
杨梦茹
机构
中北大学计算机与控制工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第9期98-102,共5页
基金
山西省自然科学基金(No.201211013-1)
文摘
随机优化的粒子群算法(PSO)在解决待优化问题时,仅利用适应度函数对单个粒子所找到解的优劣进行判断,缺乏对种群总体状态的评估,导致算法经过一定次数的迭代后陷入局部收敛。改进算法BPPSO利用BP神经网络对种群进行状态划分,并根据划分结果对种群实施相应的扰动操作,从种群的角度对算法进行改进。仿真实验表明,改进算法能够增加种群多样性,提高优化精度,较好地解决了Ad Hoc网络的QoS路由问题,从而验证了所提算法的可行性和有效性。
关键词
粒子
群
优化
(PSO)
算法
早熟收敛
向后
传播
(
bp
)神经网络
QOS路由
Keywords
Particle Swarm Optimization（PSO）algorithm
premature convergence
Back Propagation（
bp
）neural net
-
work
QoS routing
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
IPSO-BP算法在半主动悬架控制中的应用
刘顺安
胡庆玉
高春甫
于显利
姚永明
陈延礼
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
在线阅读
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职称材料
2
基于BP分类的粒子群QoS路由算法研究
袁丽乔
杨喜旺
杨梦茹
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
3
在线阅读
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职称材料
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