PID型Elman网络及在动态系统辨识中的应用研究

被引:10
作者
漆为民
程远楚
姬巧玲
蔡维由
机构
[1] 武汉大学动力与机械学院
[2] 武汉大学动力与机械学院 武汉
[3] 武汉
关键词
动态递归神经网络; PID型Elman网络; 动态系统辨识;
D O I
10.13195/j.cd.2005.10.119.qiwm.026
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
首先介绍普通改进E lm an动态递归神经网络的结构,重点讨论一种具有P ID特性的E lm an神经网络及其学习算法,并将改进E lm an网络和P ID型E lm an网络分别用于动态系统的辨识.无论是理想的数学模型还是实际工业模型,计算机仿真结果均证明,将P ID型网络用于动态系统辨识具有更好的逼近效果.
引用
收藏
页码:1197 / 1200
页数:4
相关论文
共 5 条
[1]  
Dynamic Wavelet Neural Network for Nonlinear Dynamic System Identification. Tan Y H,Dang X J,Liang F,et al. P roc of the 2000I EEE Int Conf on Control Applications[C] . 2000
[2]  
A Modified Elman Neural Network Model with Application to Dynamical Systems Identification. Gao X Z,Gao X M,Ovaska S J. I EEE Int Conf on Systems,Man,a nd Cybernetics . 1996
[3]  
Nonlinear Dynamic System Identification with Dynamic Recurrent Neural Networks. Calderon G. Draye J-P,Pavisic D,et al. P roc of Int Workshop on Neural Networks for Identification,C ontrol,R obotics,a nd Signal I mage Processing . 1996
[4]  
Approximation Property of the Modified Elman network. Ren X M,Chen J,Gong Z H. Journal of Beijing Institute of Technology . 2002
[5]  
Dynamic Properties of Elman and Modified Elman Neural Network. Cheng Y C,Qi W M,Cai W Y. P roc of the 1s t Int Conf on Machine Learning and Cybernetics . 2002