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🔥 内容介绍
引言
鱼雷作为水下重要的攻击性武器，其控制性能的优劣直接关系到作战效能。传统的 PID 控制以其结构简单、稳定性好等优点在鱼雷控制中得到了广泛应用。然而，鱼雷航行环境复杂多变，传统 PID 控制难以自适应地调整控制参数以满足不同工况下的精确控制需求。BP 神经网络具有强大的非线性映射能力，能够通过学习不断优化 PID 控制参数。但 BP 神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解。灰狼算法作为一种新型的群体智能优化算法，以其良好的全局搜索能力和收敛速度，为优化 BP 神经网络提供了新的途径。本文旨在研究基于灰狼算法优化 BP 神经网络 PID 的鱼雷控制方法，提升鱼雷控制性能。
理论基础
将灰狼算法应用于 BP 神经网络 PID 的优化，主要步骤如下：
初始化灰狼种群：随机生成一定数量的灰狼个体，每个个体代表一组 BP 神经网络的权值和阈值。
适应度函数计算：将每组权值和阈值代入 BP 神经网络 PID 控制器，在设定的鱼雷控制模型中进行仿真，以系统误差的平方和作为适应度函数值，评估每个灰狼个体的优劣。
灰狼位置更新：根据灰狼算法的搜索、包围和攻击机制，更新灰狼个体的位置，即更新 BP 神经网络的权值和阈值。在更新过程中，α、β、δ狼引导ω狼向更优位置移动，通过不断迭代，使灰狼种群逐渐靠近最优解。
终止条件判断：当达到设定的最大迭代次数或适应度函数值收敛到一定精度时，停止迭代，此时得到的最优灰狼个体对应的权值和阈值即为优化后的 BP 神经网络 PID 控制器参数。
⛳️ 运行结果
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🔗 参考文献
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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
