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简单动态递归神经网络在非线性系统辨识中的应用
引用本文:杜 云,田 强,杜 艳,张苏英,王 畅.简单动态递归神经网络在非线性系统辨识中的应用[J].河北科技大学学报,2009,30(2):130-134,179.
作者姓名:杜 云  田 强  杜 艳  张苏英  王 畅
作者单位:1. 河北科技大学电气信息学院,河北石家庄,050018
2. 石家庄市房管局,河北石家庄,050081
3. 深圳市三川通用设备有限公司,广东深圳,518054
摘    要:提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络(SRNN)辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构,推导出SRNN的预报误差(RPE)学习算法,并对算法进行了补充和改进。仿真实验结果表明,这种网络需要调整的权系值少,且改进后的学习算法简单、辨识速度快、模型精度高,解决了一般动态递归网络因网络拓扑结构复杂造成的训练算法复杂、收敛速度慢的问题,可以实时应用。

关 键 词:动态递归神经网络  系统辨识  非线性系统  RPE算法
收稿时间:2009/2/18 0:00:00

Application of simple dynamic recurrent neural network in non-linear system identification
DU Yun,TIAN Qiang,DU Yan,ZHANG Su-ying and WANG Chang.Application of simple dynamic recurrent neural network in non-linear system identification[J].Journal of Hebei University of Science and Technology,2009,30(2):130-134,179.
Authors:DU Yun  TIAN Qiang  DU Yan  ZHANG Su-ying and WANG Chang
Affiliation:1.College of Electrical Engineering and Information Science;Hebei University of Science and Technology;Shijiazhuang Hebei 050018;China;2.Shijiazhuang Realty Administerial Office;Shijiazhuang Hebei 050081;3.Shenzhen Sanch Universal Equipment Company;Shenzhen Guangdong 518054;China
Abstract:An adaptive identification method of simple dynamic recurrent neural network(SRNN) for nonlinear dynamic systems is presented.This method deduces the recursive prediction error(RPE) learning algorithm of SRNN,and improves the algorithm by studying topological structure on recursion layer without the weight values.The simulation results indicate that this kind of neural network can be used in real-time control,due to its less weight values,simpler learning algorithm,higher identification speed,and higher pre...
Keywords:dynamic recurrent neural network  system identification  non-linear system  RPE algorithm  
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