摘要：針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制因滾動優(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初始值進(jìn)行動態(tài)選取的方法。通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型,使用L-M算法滾動優(yōu)化求解控制量,利用PSO算法的全局快速收斂能力動態(tài)確定L-M算法初始值,通過滾動優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)可獲取粒子適應(yīng)度值,實現(xiàn)初始值動態(tài)更新,并對權(quán)重系數(shù)λ進(jìn)行實時修正。Matlab仿真實驗結(jié)果表明所提方法能夠解決初值選取問題,同時改善了控制系統(tǒng)的性能與可靠性。