基于对角回归网络的非线性系统建模

被引：3

作者：

陈平

裘丽华

王占林

机构：

[1] 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院

来源：

北京航空航天大学学报 | 2003年 / 03期

关键词：

神经网络; 非线性系统; 系统辨识;

D O I：

10.13700/j.bh.1001-5965.2003.03.016

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

分析了非线性系统神经网络建模的规律 ,利用对角回归神经网络(DRNN)实现了非线性动态系统的辨识 .辨识结构采用串并联模式 ,网络权值的调整为考虑时变因素的调整算法 .与静态神经网络相比 ,基于DRNN的辨识方法显示出很强的处理动态问题的能力 ,无需辨别系统阶次 ,辨识结构简单 ,收敛速度快 .仿真结果表明该方法是有效可行的

引用

页码：248 / 251

页数：4