location: Current position: Home >> Scientific Research >> Paper Publications

基于神经网络的切换非线性系统辨识

Hits:

Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2022-06-29

Journal:科学技术与工程

Volume:21

Issue:05

Page Number:1914-1921

Abstract:提出了一种基于神经网络的多个Hammerstein-Wiener模型构成切换非线性系统的在线辨识方法。首先,通过误差逆传播(back propagation, BP)神经网络建立切换非线性系统的切换规律预测模型;其次,提出折息递推辨识算法对各个非线性子系统的参数进行辨识。利用关键项分离法对乘积项进行分离,得到各个子系统的参数估计值。最后通过切换非线性系统辨识实例,并与其他方法进行比较,验证了所提方法的有效性。结果表明:提出的方法在辨识切换非线性系统方面具有更高的准确率和可靠性。

Note:新增回溯数据

Pre One:基于粒子群的后件多项式RBF神经网络算法

Next One:基于目标函数的模糊模型一体化建模