摘要：針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制因滾動(dòng)優(yōu)化算法初始值選擇不當(dāng)而降低控制性能的問題,提出一種通過粒子群算法對(duì)初始值進(jìn)行動(dòng)態(tài)選取的方法。通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型,使用L-M算法滾動(dòng)優(yōu)化求解控制量,利用PSO算法的全局快速收斂能力動(dòng)態(tài)確定L-M算法初始值,通過滾動(dòng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)可獲取粒子適應(yīng)度值,實(shí)現(xiàn)初始值動(dòng)態(tài)更新,并對(duì)權(quán)重系數(shù)λ進(jìn)行實(shí)時(shí)修正。Matlab仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法能夠解決初值選取問題,同時(shí)改善了控制系統(tǒng)的性能與可靠性。