基于对角回归网络的非线性系统建模

来源 :北京航空航天大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kfanliang127

【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

【作者】

：

陈平裘丽华王占林

【机构】

：

北京航空航天大学

【出处】

：

北京航空航天大学学报

【发表日期】

：

2003年3期

【关键词】

：

神经网络非线性系统系统辨识 Dynamics Identification (control systems) Models Neural networks

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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.

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