稳定RBF神经网络的在线软测量建模方法

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针对RBF(Radial Basis Function)神经网络在存在未建模动态或不确定干扰时,采用梯度下降法建模出现不稳定、实时性和鲁棒性较差的问题,提出了带有稳定学习算法的RBF神经网络在线软测量建模方法。以隐含层径向基函数为Gaussian函数的RBF神经网络为例,通过分析ISS(Input-to-State Stability,输入到状态稳定性)-Lyapunov函数,得到网络权值和径向基函数参数的稳定学习算法,并证明RBF神经网络辨识误差的有界性。稳定学习算法可抑制过程未建模动态和不确定干扰的影响,使软测量模型具有较高的预测精度和自适应能力。以非线性对象和实际污水处理过程为例进行了仿真,结果表明,以稳定RBF神经网络建立的软测量模型具有较好的鲁棒性和在线软测量性能。
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