基于动态BP算法的非线性滞后系统辨识

韩冰; 韩敏

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非线性动态系统的建模一直是控制领域的重要问题之一.针对这一问题,特别是包含滞后环节的非线性系统建模问题,提出了一种引入自适应延迟的动态BP(back propagation)学习算法.该算法在传统多层感知机神经网络结构基础上,在网络的第1隐层和输出层分别引入可调节的自适应延迟参数,通过误差梯度对其进行修正,实现了对延迟参数的辨识.仿真结果表明,所提出的方法能够有效实现对非线性滞后系统的辨识,并能够对系统的延迟时间进行准确估计.

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来源
《大连理工大学学报》 |2010年第5期|777-781|共5页
作者
韩冰; 韩敏;
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作者单位

大连理工大学,控制科学与工程学院,辽宁,大连,116024;

上海船舶运输科学研究所,上海,200135;

大连理工大学,控制科学与工程学院,辽宁,大连,116024;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
非线性系统; 时滞; 系统辨识; 神经网络;

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