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利用-种新的混合神经网络的建模方法.结构逼近式混合神经网络对一类典型的化工连续搅拌釜反应(CSTR)过程建立了数学模型.介绍了这类混合神经网络的基本特性、拓扑结构和训练方法.该方法充分利用了已知非线性系统的结构信息和特点,使神经网络"恢盒"化,更好地解释和描述系统各变量间的因果关系,从而提高网络的建模精度.并利用两种不同的网络验证方法,将结构逼近式混合神经网络和一类典型的"黑箱'模型.并联混合神经网络做了比较说明,结果证明了方法的有效性. 相似文献
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基于先验知识和神经网络的非线性建模与预测控制 总被引:6,自引:2,他引:4
神经网络模型是模拟非线性系统的有力工具,它的缺陷是难以利用已有的先验知识。利用通用学习网络的建模方法,提出了一种利用先验知识和神经网络建立非线性系统模型的方法,具有简化神经网络结构、减小计算量的优点。基于这种模型利用改进的遗传算法进行优化计算,从而实现了基于先验知识和神经网络的非线性建模和预测控制。对一个悬吊系统的仿真实验说明了该算法的有效性。 相似文献
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本文运用神经网络的非线性动力学理论,研究了利用线性分段的一波三折函数构造混沌神经网络,进行混沌序列编码。文中分别给出自环反馈网络模型和耦合网络模型,并针对每类模型,仿真得到了具体的网络,获得了相应的混沌编码。同时对耦合网络的模式识别进行了初步探讨。 相似文献
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本文运用神经网络的非线性动力学理论,研究了利用线性分段的一波三折函数构造混沌神经网络,进行混沌序列编码。文中分别给出自环反馈网络模型和耦合网络模型,并针对每类模型,仿真得到了具体的网络,获得了相应的混沌编码。同时对耦合网络的模式识别进行了初步探讨。 相似文献
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航天器姿态的神经网络动态逆控制 总被引:1,自引:1,他引:1
针对航天器姿态系统,提出了一种基于自适应神经网络动态逆的控制算法。该算法针对滚转、俯仰和偏航三个姿态子系统,设计了两组神经网络:第一组是BP网络,用来逼近三个姿态通道的非线性项,可获得姿态逆模型;第二组是非线性自适应神经网络,用于在线实时地补偿逆模型存在的误差和外加干扰。详细分析了非线性自适应神经网络的拓扑结构、学习规则和调整算法。给出了应用该算法的具体实例,通过仿真实验证明该算法的有效性。 相似文献
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针对堆石坝系统的地震响应分析问题,提出了一种递归神经网络建模方法。该神经网络模型包含内部状态神经元的反馈并具有状态空间形式。借助于该网络模型的逼近能力和动态信息存储能力,从观测的结构动态系统输入输出数据中重构原系统的输入输出特性,并对新的输入信号做出相应的预测和响应。分别对理想的有限元响应数据和实测的响应数据进行了仿真。结果表明,所提出的神经网络方法较好地学习了这两组结构系统的动态特性,并显示出较好的预测效果。 相似文献
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针对一类网络环境下的不确定非线性动态系统,提出了一种基于神经网络非线性补偿和线性反馈控制相结合的智能远程控制方法。该方法通过构造神经网络在线估计器学习局部子系统的非线性特性,从而将局部子系统线性化,神经网络权重的在线学习没有持续激励的要求,且可保证闭环误差系统一致最终有界稳定。最后对线性化的闭环时延控制系统,远程控制器采用基于李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论的线性状态反馈控制,从而保证了整个闭环网络控制系统的稳定性。 相似文献
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基于小波神经网络的惯导初始对准系统 总被引:3,自引:0,他引:3
论述了小波分析和神经网络在惯性导航系统初始对准中的重要作用,给出了惯导系统初始对准的线性和非线性模型.基于小波变换,运用小波神经网络对目前该问题进行了仿真研究.仿真结果表明,对于不同的误差模型,小波神经网络采用不同的基函数可以很好地对非线性系统进行逼近,近似精度高,而且网络规模比BP、RBF等神经网络规模要小,计算量少,收敛速度快. 相似文献
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针对传统的小波网络梯度学习算法易于陷入局部极值、收敛速度慢且对初始参数很敏感的缺点,将全局性能优越的差异进化(DE)算法和最小二乘算法(LS)有机的结合起来,提出了一种新的快速学习混合策略。该混合学习算法思想是将待训练参数分为非线性和线性两类,利用差异进化算法对小波网络非参数进行全局优化训练,而最小二乘法用于快速训练网络连接权值。非线性函数逼近实验表明,小波网络逼近性能要远优于传统的BP神经网络,相对于使用随机梯度学习算法的小波网络,提出的混合学习算法收敛速度更快,且具有更小的均方差。 相似文献
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The financial market volatility forecasting is regarded as a challenging task because of irreg ularity, high fluctuation, and noise. In this study, a multiscale ensemble forecasting model is proposed. The original financial series are decomposed firstly different scale components (i.e., approximation and details) using the maximum overlap discrete wavelet transform (MODWT). The approximation is pre- dicted by a hybrid forecasting model that combines autoregressive integrated moving average (ARIMA) with feedforward neural network (FNN). ARIMA model is used to generate a linear forecast, and then FNN is developed as a tool for nonlinear pattern recognition to correct the estimation error in ARIMA forecast. Moreover, details are predicted by Elman neural networks. Three weekly exchange rates data are collected to establish and validate the forecasting model. Empirical results demonstrate consistent better performance of the proposed approach. 相似文献
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提出了一种基于径向基链网络(RBFLN)的改进径向基函数(RBF)网络学习算法.网络结构采用RB—FLN模型,添加输入层对输出层的线性映射,在训练过程中基于最大误差学习样本对资源分配网络(RAN)新性条件进行改动,在不满足新性条件时,采用相似度参数对隐层中心和宽度进行调整;而满足新性条件时,对新增隐层节点也通过类均值的方法做出相应的改进.最后通过对无机建筑材料成分分析的仿真表明该算法可有效地简化网络结构,实现样本正确分类,并获得较好的校验能力. 相似文献
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基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的 相似文献
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Due to the complexity of economic system and the interactive effects between all kinds of economic variables and foreign trade, it is not easy to predict foreign trade volume. However, the difficulty in predicting foreign trade volume is usually attributed to the limitation of many conventional forecasting models. To improve the prediction performance, the study proposes a novel kernel-based ensemble learning approach hybridizing econometric models and artificial intelligence (AI) models to predict China's foreign trade volume. In the proposed approach, an important econometric model, the co-integration-based error correction vector auto-regression (EC-VAR) model is first used to capture the impacts of all kinds of economic variables on Chinese foreign trade from a multivariate linear analysis perspective. Then an artificial neural network (ANN) based EC-VAR model is used to capture the nonlinear effects of economic variables on foreign trade from the nonlinear viewpoint. Subsequently, for incorporating the effects of irregular events on foreign trade, the text mining and expert's judgmental adjustments are also integrated into the nonlinear ANN-based EC-VAR model. Finally, all kinds of economic variables, the outputs of linear and nonlinear EC-VAR models and judgmental adjustment model are used as input variables of a typical kernel-based support vector regression (SVR) for ensemble prediction purpose. For illustration, the proposed kernel-based ensemble learning methodology hybridizing econometric techniques and AI methods is applied to China's foreign trade volume prediction problem. Experimental results reveal that the hybrid econometric-AI ensemble learning approach can significantly improve the prediction performance over other linear and nonlinear models listed in this study. 相似文献
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四层BP网络的一种结构设计方法及应用 总被引:3,自引:1,他引:2
针对BP神经网络的特点提出一种基于递阶遗传算法的四层BP神经网络的结构设计模型及应用。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重和阈值,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构、权重和阈值同时通过训练确定。以经济系统中的人口时间序列数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,提出的方法是可行的。 相似文献