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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2007-10-15

Journal:控制与决策

Included Journals:Scopus、EI、PKU、ISTIC、CSCD

Volume:22

Issue:10

Page Number:1125-1128,1133

ISSN No.:1001-0920

Key Words:水轮发电机组;动态递归;模糊神经网络;动态反向传播学习算法

Abstract:针对水轮发电机组的复杂动态特征,提出一种新的动态递归模糊神经网络结构,并将其应用于解决水轮发电机组的建模问题.通过在网络规则层引入乘积运算,使得复杂模糊规则容易提取,模糊推理功能易于实现.在网络隐层中引入局部递归单元,该方法能克服基于反向误差传播的静态网络辨识动态系统的局限性,提高辨识水轮发电机组动态特性的准确性.通过与其他智能方法的仿真比较,验证了所提出方法的有效性.