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摘要
自动驾驶中智能车速度控制作为一种典型的非平稳、非线性和不确定过程，采用传统PID控制算法时存在参数整定困难、不能在线调整和环境自适应能力差的缺点。针对该问题，提出一种基于遗传模拟退火算法(Genetic Simulated Annealing, GSA)优化的BP神经网络PID控制方法。利用BP神经网络的自学习能力自适应调整PID系统的控制参数，同时针对BP-PID容易陷入极小值的问题，利用GSA算法对BP-PID系统的初始参数进行优化选取，确保BP-PID网络能够获取全局最优解，提升收敛速度。利用MATLAB构建动态仿真实验对所提GSA-BP-PID控制方法的性能进行验证，结果表明所提方法具备控制精度高和系统稳定性强等优点。
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单位广东技术师范大学; 广东技术师范大学天河学院
