广义回归神经网络在非线性系统建模中的应用

被引：24

作者：

周敏

李世玲

机构：

[1] 中国工程物理研究院电子工程研究所

[2] 中国工程物理研究院电子工程研究所四川绵阳

来源：

计算机测量与控制 | 2007年 / 09期

关键词：

广义回归神经网络; 均匀设计; 非线性系统; 建模; 稳健性;

D O I：

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2007.09.032

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：

广义回归神经网络具有设计简单、收敛快等优势,因此在复杂非线性系统建模中得到了广泛应用;在简要介绍了广义回归神经网络的结构和算法的基础上,基于广义回归神经网络和均匀设计理论,提出了一种新的非线性系统稳健建模方法,并给出了仿真算例;仿真结果表明,用文中提出的方法建立非线性系统预测模型,具有预测结果稳定、模型稳健性好等优点。

引用

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