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基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统 总被引：1，自引：0，他引：1
将粒子群优化的BP神经网络作为模型，参考自适应控制系统的控制器，把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数，通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化。仿真实例结果表明，基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高，有较好的网络的泛化和适应能力，能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出。 相似文献
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研究利用重力场模型直接进行GPS高程转换的方法,即模型高程异常法和模型重力位法.根据误差传播定律,导出了由重力场模型位系数方差计算模型高程异常以及模型正常高的误差公式,并对影响两种GPS高程转换方法精度的因素进行分析.利用具有代表性的EGM96、EIGEN-51C和EGM2008重力场模型及某线路GPS/水准数据对两种方法进行实验研究与精度分析,结果表明:理论公式及实验结果都显示两种高程转换方法是等价的,转换精度相当;两种方法使用过程中,均可能需要系统偏差校正;EGM2008重力场模型具有非常好的分辨率及精度,在局部区域,基于EGM2008模型的GPS高程转换精度有望达到cm级. 相似文献
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