基于对角递归神经网络系统辨识及应用  

Application and Identification system based DRNN

作　　者：于海波[1] 马翠红[1] 

机构地区：[1]河北理工大学计算机与自动控制学院,河北063009

出　　处：《微计算机信息》2007年第31期216-217,172,共3页Control & Automation

摘　　要：提出了一种基于遗传算法的DRNN神经网络辨识方法。该方法是针对动态BP算法训练神经网络时收敛速度慢、动态特性不够理想等不足,用遗传算法来优化神经网络辨识器的参数,以提高辨识系统的性能。仿真实验表明该辨识方法对于动态非线系统具有很好辨识精度。This paper presents a kind of a diagonal recurrent neural network （DRNN） Identification method based on genetic algorithms （GA）.In order to overcome the defects such as slow convergent speed and unsatisfied dynamic character when dynamic back propagation （BP） is used to train the DRNN , the method using GA to train parameters of NN is proposed to improve the performance of the Identification system. Simulation shows that the Identification method has fine accuracy when it is used to Identification dynamic nonlinear systems.

关 键 词：DRNN神经网络 遗传算法 非线性系统辨识 

分 类 号：TP273.5[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]