【摘 要】
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随着人类社会的进步与发展,线性与非线性系统已经引起了越来越多的学者的关注.由于非线性系统本身具有复杂性,很难找出适应各种非线性系统的辨识方法.由于神经网络能够以任意
【机 构】
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华北理工大学 河北 唐山 063200
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随着人类社会的进步与发展,线性与非线性系统已经引起了越来越多的学者的关注.由于非线性系统本身具有复杂性,很难找出适应各种非线性系统的辨识方法.由于神经网络能够以任意精度逼近非线性的函数,所以这种网络被广泛的应用到辨识系统中.最常被运用的是回声状态网络(Echo State Network,ESN模型),针对非线性系统本身具有复杂性,难以建模的问题,本项目提出了一种将ESN(回声状态网络)与PSO(粒子群优化算法)相结合的方法.其中,ESN是储备池计算理论的新方向,PSO算法是群体智能理论的典型代表.本项目通过使用PSO算法优化ESN的结构参数,得到了一种更高效的非线性系统辨识方法,拟达到模型精简、计算精度高的效果.
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