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基于神经网络的非线性动态系统快速预测方法研究

王雁叶  李少远  郑毅  尹钰炜  
【摘要】:利用神经网络技术来对复杂的非线性动态系统输出进行预测已经被普遍应用。对于循环神经网络(RNN),当系统初始状态发生改变时,一般通过反向修正网络权值来适应,但该方法所需修正的权值较多、数据关联性较为模糊,对此本文提出了两种基于神经网络的快速预测方法:一是结合了控制理论中传统状态观测器的设计思想,通过观测和调节RNN网络隐含层的节点值(网络的状态)实现辨识优化,并设计了反馈矫正系数的计算方法;二是为进一步提高预测精度,在方法一的基础上结合滚动时域估计(MHE)方法对状态观测值进行优化。仿真结果表明所设计观测方案相较原有的基于网络在线权值修正的方法:响应时间短,且具有较高预测精度。

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