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提出一种基于Elman动态回归神经网络模型的鲁棒型广义预测控制(GPC).该算法首先用EIman网络对非线性系统进行辨识,建立预测模型,然后在控制中将模型输出值与测量输出值进行综合,代替量测输出用于控制中,从而降低辨识器与控制器对未建模动态的敏感性,加强控制器的适应能力和鲁棒性.仿真结果证明:将本算法应用于非线性系统预测控制,对未建模动态具有很强的鲁棒性和很好的控制能力。 相似文献
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可压缩流体网络的建模方法 总被引:3,自引:2,他引:1
本文运用网络分析手段,首次提出了任意拓扑结构可压缩流体网络动态特性的建模方法.该方法突破了目前在流体网络分析中普遍采用的“小扰动”线性化处理方法的局限。 相似文献
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网络的一种类比仿真建模方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一般流体网络,本文提出了类比仿真数学建模方法,与其它建模方法相比,它既有很高的逼真度,又保证了仿真系统的实时性。本文用汽轮机润滑油系统这一实际例子的仿真结果,验证了所提出建模方法的正确性和实用性。 相似文献
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针对惯性导航平台漂移误差高阶非线性动态系统的特点,利用神经网络的任意逼近能力和自适应抽取系统动态信息的能力,提出基于Elman网络结构的惯性导航平台漂移模型辨识方案。首先建立惯性导航平台漂移误差模型,并选择了用于网络辩识的输入、输出量。采用动量及可变学习速率算法加速网络的收敛;在该算法的基础上,针对网络隐层,提出的扩展非线性节点函数能更好地改善网络学习效率,满足系统辨识实时性和精确性的需要。通过测得的惯性导航平台漂移误差数据对网络进行训练,获得了较为满意的辨识结果。 相似文献
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复杂大系统建模的模糊神经网络方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种新的复杂大系统建模方法。采用模糊神经网络对复杂大系统对象中的结构不确定性因素进行建模,并利用同步扰动随机近似算法对模型参数进行在线调整。将该方法应用于直升飞机旋翼自转着陆过程中的仿真建模中,给出了全量模型和模型调整过程。仿真结果表明,该方法是切实可行的。 相似文献
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蓝军装备的建模仿真是构建对抗仿真环境不可缺少的部分。针对蓝方系统可获取的参数有限、具有“贫信息”“小样本”特性的问题,提出一种基于深度网络的蓝军装备模型参数生成方法。通过设定信息注入蓝军装备的仿真模型,生成仿真数据,利用数据训练深度神经网络。得到的网络对该型装备的未知参数预测具有一定的泛化能力,可直接用于预测或作为迁移学习的源模型。以蓝军某型拦截弹的建模仿真为例对该方法进行应用验证,使用了多层感知机和循环神经网络2种网络对比例导引系数进行学习与预测,均获得了较好的效果。 相似文献
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基于面向对象分析和设计的神经网络建模系统 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前神经网络建模工具的不足,进行了网络的面向对象分析。并采用面向对象的编程技术,实现了通用性强的可视化建模工具,解决了多层网络的建模难题。 相似文献
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基于模糊聚类与非线性最小二乘法的径向基网络设计 总被引:5,自引:0,他引:5
针对径向基网络构造的关键,径向基函数中心位置的合理选取,利用改进的模糊聚类法给出了径向基网络中心的选择算法,并在此基础上结合非线性最小二乘法,提出了一种新的网络递推学习算法,这种学习算法充分利用径向基网络的二次信息,迭代地确定径向基函数的中心位置和 网络的权系数。通过运用于泵站特性曲面的拟合,证明了该算法的行之有效的。 相似文献
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量子神经网络软测量模型及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于量子神经网络的软测量模型,组成该模型的量子神经元对信息的处理分为两阶段。第一阶段为宏观信息收集部分,产生控制量子比特;第二阶段为微观信息处理部分,根据控制量子比特,改变工作量子比特,即神经元的状态,整个过程模拟量子受控非门。以某石化厂乙烯收率为软测量对象,实验结果显示出,提出的量子神经网络软测量模型可以较好地跟踪乙烯收率的变化。 相似文献
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The Fuzzy Modeling Algorithm for Complex Systems Based on Stochastic Neural Network~~~~ 相似文献
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基于经验模型可能最优效果受数据质量限制的事实,提出了受限最优模型的概念,定量分析了噪音强度、样本规模时受限最优模型效果的影响.提出了利用受限最优模型期望效果进行优化建模思想,基于该思想,提出了一种基于噪音信息指导的神经网络优化建模方法,仿真试验表明,该建模方法切实可行,效果明显优于传统方法.为了客观地评价模型效果,还提出了一种新的模型评估指标--误差平均功率,分析了它和常用的模型评估指标--误差均方之间的关系,指出了其应用意义. 相似文献