摘要：提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化（MPSO-RBF）方法，并将其应用到非线性系统的辨识中。该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合，克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点。经典型非线性系统仿真试验，并与GA-RBF和RBF辨识效果进行了对比，结果表明基于MPSO-RBF的混合优化方法较GA-RBF和RBF优化速度快、逼近性能好，可以达到更优的辨识精度。最后，通过对火电厂的过热汽温动态特性的辨识实例，同样证明了MPSO-RBF方法具有更好的性能指标。

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