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基于混沌蟻群的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )速度辨識器研究
作者：
時(shí)間：2010-06-11
來(lái)源：網(wǎng)絡(luò )
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0 引言
近年來(lái)，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的研究取得了長(cháng)足的進(jìn)展，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的速度辨識方法得到了廣泛研究，但其仍存在收斂速度慢、易陷入局部極小值等問(wèn)題，因此，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)化一直是當前的研究熱點(diǎn)。本文將混沌引入到蟻群算法(Ant Colony Optimization，ACO)當中，以形成混沌蟻群算法(Chaos Ant Colony Optimization，CACO)，從而提高了對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)化效率和精度，解決了上述問(wèn)題；同時(shí)，也在對異步電機直接轉矩控制(DTC)轉速辨識的仿真試驗中，實(shí)現了對電機轉速的準確辨識。
1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的缺點(diǎn)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是目前控制領(lǐng)域中應用廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，其學(xué)習過(guò)程由信息前向計算和誤差反向傳播過(guò)程組成。它采用梯度搜索技術(shù)，可使網(wǎng)絡(luò )的實(shí)際輸出值與期望輸出值的誤差均方值最小化。此外，該網(wǎng)絡(luò )還具有良好的非線(xiàn)性映射和泛化能力。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的結構如圖1所示。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的數學(xué)模型為：
其中，xj為輸入層節點(diǎn)輸出，yi為隱含層節點(diǎn)輸出，O1為輸出層輸出。輸入層節點(diǎn)與隱含層節點(diǎn)間的網(wǎng)絡(luò )連接權值為ωij；隱含層節點(diǎn)與輸出層節點(diǎn)間的網(wǎng)絡(luò )連接權值為T(mén)li；輸出層節點(diǎn)l的期望輸出為t1。f(net)為傳遞函數。為此，其網(wǎng)絡(luò )連接權值的調整公式如下：
其中，η為學(xué)習速率(η>0)；k為訓練次數，α為平滑因子(0α1)，為隱層節點(diǎn)誤差。
2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的混沌蟻群優(yōu)化過(guò)程
2.1基本蟻群算法
ACO的基本思路是：在算法的初始時(shí)刻，將一定數量的螞蟻隨機放在給定的N座城市上，并設此時(shí)各路徑上的信息素相等。螞蟻在運動(dòng)過(guò)程中根據各條路徑上的信息素量獨立選擇下一城市。螞蟻系統使用的轉移規則是根據螞蟻在兩個(gè)城市之間的轉移概率來(lái)進(jìn)行路徑選擇。在完成一次循環(huán)后，螞蟻在路徑上釋放一定量的信息素。完成一次循環(huán)所走過(guò)的路徑就是問(wèn)題的一個(gè)解，當所有螞蟻都完成循環(huán)后，即可得到最優(yōu)解。
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