基于COA优化BP神经网络的药厂温度控制研究

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摘要：药厂技术车间因其占地面积大及高挑空的结构特点，形成一个温度控制较为复杂的滞后系统。在此环境下，传统的PID（比例-积分-微分）控制器难以实现自适应参数调整，而人工调节参数既烦琐，又无法确保达到最佳的控制效果。针对此问题，文章设计了一种新型控制器，该控制器结合基于小龙虾优化算法（Crayfish Optimization Algorithm，COA）来优化的BP（反向传播）神经网络算法与Smith预估补偿机器，旨在实现对药厂技术车间温度的精准控制。（剩余6042字）

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