基于模糊神经网络的室温控制算法

摘要

本发明公开了一种基于模糊神经网络的室温控制算法，设计一个双输入单输出的模糊神经网络控制器，通过实时检测房间温度跟踪输出与温度设定值，结合在线学机制实时调整控制器中可调参数，使之适应房间温度变化并跟踪温度设定值。本发明把神经网络的学与计算功能融入模糊系统，将模糊系统类人的IF-Then规则嵌入神经网络，在保持模糊控制系统较强的知识表达能力的同时又提高其自适应能力，并具有自学能力。

主权项

基于模糊神经网络的室温控制算法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建模糊神经网络控制器；2)采用遗传算法‑粒子群算法进行离线学习；3)采用BP算法，并引入动量项，建立所述步骤1)的控制器中的连接权值，高斯铃型隶属度函数的中心值及宽度的自适应学习算法，在线实时调整所述步骤1)的控制器，使控制器适应房间温度变化并跟踪温度设定值。